一种基于分流注意力网络的人体动作识别方法、系统及设备
公开
摘要
本发明公开了一种基于分流注意力网络的人体动作识别方法、系统及设备，方法包括：S1、将人体动作识别数据集中的视频解析成人体动作帧序列；S2、对解析的人体动作帧序列进行预处理，并采样得到训练数据集和测试数据集；S3、将数据预处理后的T帧序列输入到分流注意力网络中，提取出通道域和时空域的人体动作外观特征；S4、将人体动作外观特征输入到时序网络模型中，提取出人体动作的时差时序特征；S5、基于时差时序特征训练人体动作特征模型，将测试数据集输入训练好的人体动作特征模型中，得到人体动作的最终分类结果。本发明提出的分流注意力网络和时差点积自注意力模块，能在不增加计算量的前提下，进一步提高人体动作识别的精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于分流注意力网络的人体动作识别方法、系统及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627555A
申请号 ：
CN202210252373.2
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡荣林何旭琴冯万利
申请人 ：
淮阴工学院;江苏清软智能科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
徐红梅
优先权 ：
CN202210252373.2
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V20/40 G06V10/82 G06V10/80 G06V10/774 G06V10/764 G06N3/04 G06K9/62
法律状态
2022-06-14 ：
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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