公开(公告)号：CN118468084B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410643842.2

申请日：2024-05-23

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 孙巍伟 ,  毛亦鹏 ,  马飞 ,  梁毅玮

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及生物识别技术领域，具体为一种多人步态识别模型，该模型包括如下步骤：采集足底压力传感器数据和人体部位加速度数据，基于足底压力传感器数据和人体部位加速度数据得到步态识别初始数据，对步态识别初始数据进行处理，并获得步态识别目标数据；基于步态识别目标数据获得全连接层输出结果、第一BiLSTM层输出结果和第二BiLSTM层输出结果；将全连接层输出结果和第一BiLSTM层输出结果进行残差相加，得到第一残差输出结果；根据第一残差输出结果与第二BiLSTM层输出结果得到第二残差输出结果；基于TimeDistributed注意力层对第二残差输出结果进行注意力分析获得最终注意力输出结果，并根据所述最终注意力输出结果对多人步态进行识别。本发明模型为动作识别提供了解决方案。

公开(公告)号：CN118468084A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410643842.2

申请日：2024-05-23

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 孙巍伟 ,  毛亦鹏 ,  马飞 ,  梁毅玮

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及生物识别技术领域，具体为一种多人步态识别模型，该模型包括如下步骤：采集足底压力传感器数据和人体部位加速度数据，基于足底压力传感器数据和人体部位加速度数据得到步态识别初始数据，对步态识别初始数据进行处理，并获得步态识别目标数据；基于步态识别目标数据获得全连接层输出结果、第一BiLSTM层输出结果和第二BiLSTM层输出结果；将全连接层输出结果和第一BiLSTM层输出结果进行残差相加，得到第一残差输出结果；根据第一残差输出结果与第二BiLSTM层输出结果得到第二残差输出结果；基于TimeDistributed注意力层对第二残差输出结果进行注意力分析获得最终注意力输出结果，并根据所述最终注意力输出结果对多人步态进行识别。本发明模型为动作识别提供了解决方案。