一种基于长短时图卷积网络局部强化注意力加权的动作识别及动...
实质审查的生效
摘要
本发明专利提供了一种基于长短时图卷积网络局部强化注意力加权的动作识别及动作快慢识别方法。其特征在于：(1)针对视频序列提取每帧图像的二维人体骨骼关键点；(2)基于不同时间尺度的多帧的二维人体骨骼关键点，利用图卷积模型进一步提取时域特征；(3)利用自适应的局部注意力模型，提取空间特征；(4)结合了时域和空间特征的深度网络经过进一步特征融合，能够识别出监控对象的动作种类以及动作快慢。
基本信息
专利标题 ：
一种基于长短时图卷积网络局部强化注意力加权的动作识别及动作快慢识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519838A
申请号 ：
CN202210159479.8
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周志雄王秋睿
申请人 ：
首都体育学院
申请人地址 ：
北京市海淀区北三环西路11号高德楼201
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210159479.8
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V40/20 G06V10/46 G06V10/764 G06V10/766 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20220221
申请日 : 20220221
2022-05-20 ：
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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