一种基于深度学习的儿童多动症行为特征识别算法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的儿童多动症行为特征识别算法，涉及识别算法技术领域。本发明包括以下步骤：步骤1：在待识别儿童动作的持续时间内，对动作图像数据集的获取并进行预处理；步骤2：将步骤1中的获取的数据集分别输入VGG16、ResultNet50和Inception‑V4卷积神经网络进行分类识别；步骤3：通过全局平均池化操作处理VGG16、ResultNet50和Inception‑V4三个卷积神经网络的最后一层卷积特征；步骤4：通过特征拼接计算VGG16、ResultNet50和Inception‑V4卷积神经网络的注意力融合权重；步骤5：通过内积操作将注意力融合权重和三个所述模型的特征值进行融合。提高识别的结果的精确度，能够有效的提高识别的精确度，辅助医疗工作者完成儿童多动症的初步诊断。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的儿童多动症行为特征识别算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565975A
申请号 ：
CN202210191328.0
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张云龙
申请人 ：
安徽兰臣信息科技有限公司
申请人地址 ：
安徽省合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园D9栋4层402室
代理机构 ：
合肥律众知识产权代理有限公司
代理人 ：
朱波
优先权 ：
CN202210191328.0
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V20/52 G06V10/80 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 A61B5/16 A61B5/11 A61B5/00
法律状态
2022-05-31 ：
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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