公开(公告)号：CN113657349B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202111020275.8

申请日：2021-09-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吕汪洋 ,  周应华

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度时空图卷积神经网络的人体行为识别方法，属于神经网络技术领域。该方法包括提取待识别的人体骨骼序列创建数据集并进行预处理；创建包含多尺度图卷积模块、多时长特征融合模块的深度神经网络模型，使模型更好的提取人体骨骼的空间特征和骨骼序列的时序特征；训练和测试所述深度神经网络，得到人体行为识别神经网络模型；利用训练好的模型对待识别的视频图像进行分类，输出分类结果。本发明提供的人体行为识别方法，能够使神经网络模型更好的提取骨骼序列的时空特征，实现人体行为的自动识别，提高人体行为识别准确率。

公开(公告)号：CN113657349A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202111020275.8

申请日：2021-09-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吕汪洋 ,  周应华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度时空图卷积神经网络的人体行为识别方法，属于神经网络技术领域。该方法包括提取待识别的人体骨骼序列创建数据集并进行预处理；创建包含多尺度图卷积模块、多时长特征融合模块的深度神经网络模型，使模型更好的提取人体骨骼的空间特征和骨骼序列的时序特征；训练和测试所述深度神经网络，得到人体行为识别神经网络模型；利用训练好的模型对待识别的视频图像进行分类，输出分类结果。本发明提供的人体行为识别方法，能够使神经网络模型更好的提取骨骼序列的时空特征，实现人体行为的自动识别，提高人体行为识别准确率。