基于注意力图卷积网络的考生动作识别方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于注意力图卷积网络的考生动作识别方法，包括：考生姿态数据提取，检测考场监控视频中的考生关节以及肢体的位置，获取考生关节点信息，进而提取姿态数据，获取视频帧数；网络输入数据处理，对提取的姿态数据进行筛选、整理和格式修改，获取网络输入数据；构建注意力图卷积网络，将注意力机制融入到图卷积网络中，获取注意力图卷积网络；识别考生动作，将网络输入数据输入到注意力图卷积网络中，识别考生动作。适用于复杂背景信息、可检测多类动作并且计算量相对较小，可以对考场视频中考生的行为、做出准确预测，筛选出有作弊嫌疑的考生，帮助视频回放人员减轻工作量，提高工作效率。
基本信息
专利标题 ：
基于注意力图卷积网络的考生动作识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612861A
申请号 ：
CN202210221557.2
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
石祥滨刘宏哲刘翠微刘芳
申请人 ：
沈阳航空航天大学
申请人地址 ：
辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37号
代理机构 ：
沈阳维特专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈福昌
优先权 ：
CN202210221557.2
主分类号 ：
G06V20/52
IPC分类号 ：
G06V20/52 G06V40/20 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82
法律状态
2022-06-10 ：
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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