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公开(公告)号：CN119919458A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510413754.8
申请日：2025-04-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法，属于视频处理技术领域，具体包括：对视频数据流进行预处理；构建动态时空关联网络，将视频帧的像素映射为时空图节点，通过逐层聚合节点的时空特征，将原始视频帧转换为目标艺术风格；在风格迁移过程中，为人体关节点所在区域生成动态掩膜，约束风格化输出中关节结构的几何一致性；从风格化视频中提取每帧的关节点坐标，构建时空轨迹序列，生成包含时空依赖的特征向量；将特征向量与预设动作模式库进行多维度比对，计算轨迹偏移量与模式匹配度，根据阈值判定动作异常并输出检测结果；本发明提升了风格迁移与异常检测的协同性能。
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