一种面向网约车的车内危险场景识别方法
授权
摘要
本发明公开了一种面向网约车的车内危险场景识别方法,分别从视频数据中提取出人体骨骼关键点作为姿态特征,从音频数据中提取filter bank语音特征后,最后通过设计一种基于模态注意力机制的多模态融合模型将上述特征融合并进行时序分析,具体为:通过预设模态注意力模型,计算出每种模态特征的当前时刻的模态注意力,再根据模态特征当前时刻的模态注意力和对应的模态原始特征,获得融合特征,最后,将融合特征输入时序模型,得到输出结果),解决了运用单一技术进行分析时识别不够准确的技术问题,实现对车内危险场景的准确识别。
基本信息
专利标题 :
一种面向网约车的车内危险场景识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111091044A
申请号 :
CN201911022238.3
公开(公告)日 :
2020-05-01
申请日 :
2019-10-25
授权号 :
CN111091044B
授权日 :
2022-04-01
发明人 :
梁超张玥邹珺明王晓
申请人 :
武汉大学
申请人地址 :
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 :
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
罗飞
优先权 :
CN201911022238.3
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-01 :
授权
2020-05-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20191025
申请日 : 20191025
2020-05-01 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载