公开(公告)号：CN111967433A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010894661.9

申请日：2020-08-31

申请人： 重庆科技学院

发明人： 周伟 ,  汪彦 ,  郑福建 ,  郭鑫 ,  庞一然 ,  易军 ,  黄麟 ,  王波 ,  邓建华 ,  张秀才

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于自监督学习网络的动作识别办法，第一步使用OpenPose对视频流里的人体骨架信息进行提取，并将人体骨架信息制作成正负样本数据集，使用数据集训练动作分类模型ResNet-56，初步训练好的动作分类模型用于初步判断输入动作和进一步的自监督训练；在训练动作分类器的同时利用深度学习模型YOLOv4检测视频流中的物体信息，将检测到的物体信息打上正负标签传入动作分类模型ResNet-56中进行自监督学习训练，经过自监督后的动作分类模型有更高的检测精度和可靠性。

公开(公告)号：CN112001347B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202010894682.0

申请日：2020-08-31

申请人： 重庆科技学院

发明人： 易军 ,  庞一然 ,  汪彦 ,  宋光磊 ,  郭鑫 ,  周伟 ,  黄麟 ,  王波 ,  刘玉成 ,  袁余民

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于人体骨架形态与目标检测技术结合的动作识别办法，首先对监控区域的视频流进行初步的预处理，将视频流的帧数、码率、分辨率进行调整；然后利用YOLOv4模型对行人和物品种类进行检测，将检测到的物品种类和行人的位置信息记录保存，接着使用OpenPose提取人体骨架信息，后将人体骨架信息根据所需检测动作制作成正负样本数据集并训练动作分类器模型；分类器输出的动作信息和物品信息进行关联度匹配后输出最终的动作置信度。将模型运用于监控视频流中，当检测到设定动作时，发送动作信息和行人坐标信息至后台管理处，从而提高监控的智能化水平。

公开(公告)号：CN112001347A

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN202010894682.0

申请日：2020-08-31

申请人： 重庆科技学院

发明人： 易军 ,  庞一然 ,  汪彦 ,  宋光磊 ,  郭鑫 ,  周伟 ,  黄麟 ,  王波 ,  刘玉成 ,  袁余民

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于人体骨架形态与目标检测技术结合的动作识别办法，首先对监控区域的视频流进行初步的预处理，将视频流的帧数、码率、分辨率进行调整；然后利用YOLOv4模型对行人和物品种类进行检测，将检测到的物品种类和行人的位置信息记录保存，接着使用OpenPose提取人体骨架信息，后将人体骨架信息根据所需检测动作制作成正负样本数据集并训练动作分类器模型；分类器输出的动作信息和物品信息进行关联度匹配后输出最终的动作置信度。将模型运用于监控视频流中，当检测到设定动作时，发送动作信息和行人坐标信息至后台管理处，从而提高监控的智能化水平。