基于多流分组洗牌图卷积神经网络的骨骼动作识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开的基于多流分组洗牌图卷积神经网络的骨骼动作识别方法，包括：获取骨骼图像中的骨骼数据，骨骼数据由多个骨骼序列组成，每个骨骼序列为一个动作样本，提取动作样本的特征图；将动作样本的特征图输入分组洗牌图卷积神经网络模型中，输出当前动作样本对应的动作；分组洗牌图卷积神经网络模型包括：若干并联连接的分组洗牌图卷积神经网络子模型及处理单元，每个分组洗牌图卷积神经网络子模型输出当前动作样本对应的得分，处理单元将多个分组洗牌图卷积神经网络子模型的得分相加后平均，该得分包含所有动作类别的分数，分数最高的动作类别即为当前动作样本被模型所识别出的动作。引入分组洗牌技术降低子模型的计算成本。
基本信息
专利标题 ：
基于多流分组洗牌图卷积神经网络的骨骼动作识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114360068A
申请号 ：
CN202210031468.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-01-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
井望李汪根李豆豆夏义春沈公仆范宝珠
申请人 ：
安徽师范大学
申请人地址 ：
安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学
代理机构 ：
芜湖安汇知识产权代理有限公司
代理人 ：
钟雪
优先权 ：
CN202210031468.1
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/20
申请日 : 20220112
申请日 : 20220112
2022-04-15 ：
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。
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