公开(公告)号：CN117475509A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311354236.0

申请日：2023-10-18

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 高山 ,  王远笑 ,  邵典 ,  许桢邦 ,  张昊

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/62 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请公开了一种人体姿态识别模型的训练方法及人体姿态的识别方法。其中，该方法包括：获取事件相机采集到的包括事件帧的第一图像，确定第一图像对应的第二图像，并对第一图像和第二图像进行融合处理，得到第三图像；将第三图像分别输入预设二维姿态识别网络和预设三维姿态识别网络，根据预设二维姿态识别网络输出的多个二维人体关键点坐标以及预设三维姿态识别网络输出的多个三维人体关键点坐标，确定目标损失函数；在目标损失函数满足预设要求的情况下，得到训练好的人体姿态识别模型。本申请解决了由于相关技术中使用事件相机采集到的包括事件帧的图像直接预测三维的人体姿态，造成的人体姿态的识别精度较低的技术问题。

公开(公告)号：CN119920003A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411975810.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 高山 ,  许桢邦 ,  杨尧 ,  杨东升 ,  张凯 ,  邵典

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出一种去偏一致性半监督动作识别方法，使用全局平均采样获取视频的全局信息，使用局部连续采样获取视频的局部信息，根据视频的局部信息与全局信息在语义上保持一致来进行模型训练，充分利用视频的全局信息和局部信息，对动作的时序性进行更加充分的建模，增强模型的时序建模能力和鲁棒性；并且针对传统方法没有关注到的伪标签呈现出长尾分布问题，对教师模型的输出进行自适应去偏处理，在不增加训练参数的前提下对教师模型输出进行动态去偏，得到更加合理的伪标签。