公开(公告)号：CN114612713A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210208205.3

申请日：2022-03-04

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘鸿宁 ,  邓诗卓 ,  吴刚

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06V40/10 ,  G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种人体活动的识别方法、系统、计算机设备及存储介质，其中识别方法包括如下步骤：获取原始人体活动数据；对所述原始人体活动数据进行预处理，得到第一数据；对所述第一数据的时间维度进行降采样，得到降采样序列；对所述降采样序列进行细化处理，得到第二数据；将所述第二数据输入到LSTM网络进行数据处理，得到第一特征图；对所述第一特征图的时间维度进行全连接层处理，得到第二特征图；对所述第二特征图与所述第一特征图进行乘法运算，得到加权融合特征图；对所述加权融合特征图与所述第一特征图进行相加运算，得到时间融合特征图；对所述时间融合特征图采用全连接层进行分类，得到所述原始人体活动数据的分类结果。

公开(公告)号：CN114612713B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202210208205.3

申请日：2022-03-04

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘鸿宁 ,  邓诗卓 ,  吴刚

IPC: G06V10/764 ,  G06V40/10 ,  G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供一种人体活动的识别方法、系统、计算机设备及存储介质，其中识别方法包括如下步骤：获取原始人体活动数据；对所述原始人体活动数据进行预处理，得到第一数据；对所述第一数据的时间维度进行降采样，得到降采样序列；对所述降采样序列进行细化处理，得到第二数据；将所述第二数据输入到LSTM网络进行数据处理，得到第一特征图；对所述第一特征图的时间维度进行全连接层处理，得到第二特征图；对所述第二特征图与所述第一特征图进行乘法运算，得到加权融合特征图；对所述加权融合特征图与所述第一特征图进行相加运算，得到时间融合特征图；对所述时间融合特征图采用全连接层进行分类，得到所述原始人体活动数据的分类结果。