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公开(公告)号：CN112968886B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110141876.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种振动信号压缩方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取目标振动信号，并按预设长度对所述目标振动信号进行切分确定与所述目标振动信号对应的预设数量的时域振动信号片段；分别将每个所述时域振动信号片段变换到频域上，并使用实部‑频率的方式对所述时域振动信号片段进行表达确定第一频域信号片段，使用虚部‑频率的方式对所述时域振动信号片段进行表达确定第二频域信号片段；基于所述第一频域信号片段和所述第二频域信号片段，确定频域振动信号片段；对所述时域振动信号片段进行压缩得到所述时域振动信号片段对应的时域压缩码，以及所述频域振动信号片段进行压缩得到所述频域振动信号片段对应的频域压缩码。
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公开(公告)号：CN112968886A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110141876.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种振动信号压缩方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取目标振动信号，并按预设长度对所述目标振动信号进行切分确定与所述目标振动信号对应的预设数量的时域振动信号片段；分别将每个所述时域振动信号片段变换到频域上，并使用实部‑频率的方式对所述时域振动信号片段进行表达确定第一频域信号片段，使用虚部‑频率的方式对所述时域振动信号片段进行表达确定第二频域信号片段；基于所述第一频域信号片段和所述第二频域信号片段，确定频域振动信号片段；对所述时域振动信号片段进行压缩得到所述时域振动信号片段对应的时域压缩码，以及所述频域振动信号片段进行压缩得到所述频域振动信号片段对应的频域压缩码。
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公开(公告)号：CN113642400A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110785748.7
申请日：2021-07-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种基于2S‑AGCN的图卷积动作识别方法、装置及设备，涉及计算机技术领域，可以解决在基于深度学习神经网络进行动作识别时，特征表达能力有限的问题。其中方法包括：构建样本集中每帧骨骼点对应人体的物理连接结构，并从物理连接结构中提取骨骼点信息和骨骼连接信息；利用骨骼点信息和骨骼连接信息的融合特征训练动作识别模型，动作识别模型是利用图卷积神经网络和时间卷积网络交替并集形成的，图卷积神经网络用于提取空间特征，时间卷积网络用于提取时间特征；若判定动作识别模型训练完成，则将目标样本中各帧的物理连接结构信息输入动作识别模型，获取动作识别结果。本申请适用于对压缩视频的动作识别。
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