一种跳绳动作识别方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119418413A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202510018274.1

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本申请实施例提供了一种跳绳动作识别方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括:从目标视频的各目标视频帧中,检测得到位于预设图像区域的目标人员;分别从各目标视频帧中提取目标人员的人体关键点,作为各目标视频帧对应的目标关键点;将各目标视频帧对应的目标关键点输入至第一图神经网络,得到第一图神经网络输出的跳绳动作状态,作为目标视频帧对应的跳绳动作状态;响应于从多个目标视频帧中检测到满足预设跳绳条件的连续多个目标视频帧,将连续多个目标视频帧对应的目标关键点输入至第二图神经网络,得到第二图神经网络输出的跳绳动作类型。可以实现对正常跳绳动作与异常跳绳动作的准确区分,提高跳绳计数的准确率。

    一种数据处理方法、装置、设备及系统

    公开(公告)号:CN113988260B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202111254170.9

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置、设备及系统,该方法包括:获取与第一客户端的本域数据匹配的第一目标联邦模型,第一目标联邦模型包括网络骨干层和第一网络头层;将网络骨干层发送给每个第二客户端,以使第二客户端生成第二目标联邦模型,第二目标联邦模型包括所述网络骨干层和随机网络头层,基于第二客户端的本域数据对随机网络头层的模型参数进行调整,得到第二网络头层;接收每个第二客户端返回的第二网络头层,并基于所述网络骨干层、所述第一网络头层和每个第二客户端返回的第二网络头层生成最终联邦模型;其中,所述最终联邦模型用于对待处理数据进行处理。通过本申请的技术方案,最终联邦模型在本域数据和它域数据上的性能均比较高。

    阶梯场景的相机布设方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113055610B

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202110297392.2

    申请日:2021-03-19

    Abstract: 本申请提供一种阶梯场景的相机布设方法、装置、电子设备及存储介质,能够提高在阶梯场景中布设相机的效率。该方法包括:获取阶梯场景的环境信息以及待布设相机的配置信息;环境信息包括阶梯场景中待监控区域的信息;根据环境信息和初始相机的配置信息,确定初始相机的布设方式;初始相机为待布设相机中的任意一个相机;根据初始相机的布设方式、环境信息以及待布设相机的配置信息确定阶梯场景中至少一个中间相机的布设方式;初始相机的视野和至少一个中间相机的视野之和覆盖阶梯所属的区域;至少一个中间相机为待布设相机中的相机。

    数据生成方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116128610A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310204556.1

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本申请公开了一种数据生成方法、装置、设备及存储介质,所述数据生成方法包括:获取第一用户图像、带有目标服饰的模特图像和目标姿态图像;基于第一用户图像和模特图像,确定第一用户姿态图像、模特姿态图像、第一用户分割图像和模特分割图像;基于第一用户图像、第一用户姿态图像、第一用户分割图像和目标姿态图像,生成带有目标姿态的第二用户图像、第二用户图像的第二用户姿态图像和第二用户分割图像;基于第二用户图像、第二用户姿态图像、第二用户分割图像、模特图像、模特姿态图像和模特分割图像,确定带有目标服饰的第三用户图像。本申请通过输入不同目标姿态信息,可控制生成不同姿态的人体虚拟试衣结果,以此提高虚拟试衣的效果。

    一种数据处理方法、装置、设备及系统

    公开(公告)号:CN113988260A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111254170.9

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置、设备及系统,该方法包括:获取与第一客户端的本域数据匹配的第一目标联邦模型,第一目标联邦模型包括网络骨干层和第一网络头层;将网络骨干层发送给每个第二客户端,以使第二客户端生成第二目标联邦模型,第二目标联邦模型包括所述网络骨干层和随机网络头层,基于第二客户端的本域数据对随机网络头层的模型参数进行调整,得到第二网络头层;接收每个第二客户端返回的第二网络头层,并基于所述网络骨干层、所述第一网络头层和每个第二客户端返回的第二网络头层生成最终联邦模型;其中,所述最终联邦模型用于对待处理数据进行处理。通过本申请的技术方案,最终联邦模型在本域数据和它域数据上的性能均比较高。

    阶梯场景的相机布设方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113055610A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110297392.2

    申请日:2021-03-19

    Abstract: 本申请提供一种阶梯场景的相机布设方法、装置、电子设备及存储介质,能够提高在阶梯场景中布设相机的效率。该方法包括:获取阶梯场景的环境信息以及待布设相机的配置信息;环境信息包括阶梯场景中待监控区域的信息;根据环境信息和初始相机的配置信息,确定初始相机的布设方式;初始相机为待布设相机中的任意一个相机;根据初始相机的布设方式、环境信息以及待布设相机的配置信息确定阶梯场景中至少一个中间相机的布设方式;初始相机的视野和至少一个中间相机的视野之和覆盖阶梯所属的区域;至少一个中间相机为待布设相机中的相机。

    图像训练样本筛选和任务模型训练方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN112906805A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110234576.4

    申请日:2021-03-03

    Abstract: 本申请实施例提供了一种图像训练样本筛选和任务模型训练方法、装置及电子设备,通过提取图像集中各图像的图像特征,确定出各图像的类别,然后在每一类图像中选择预设数量的图像作为推荐图像,在对待筛选图像集进行筛选的同时,保证了筛选出的推荐图像的多样性,在对各推荐图像进行人工标定后,根据各推荐图像的标定信息,计算各推荐图像的不确定性,最终筛选出各推荐图像中不确定性大于预设阈值的图像作为图像训练样本,经过两次筛选,筛选出的图像训练样本不仅具有多样性,且不确定性较高,属于更难学习的图像训练样本,基于这些图像训练样本对任务模型进行训练,能够有效提升任务模型的训练精度,进一步提升训练得到的任务模型的性能。

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