基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法

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基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法
申请号:CN202410869572
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118865494B
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法,首先收集人体动作相关视频,利用OPENPOSE对视频进行处理获取人体骨骼关节点;然后使用光流法建立高斯金字塔计算光流向量,再结合Gabor滤波和高斯滤波进行时空兴趣点的提取;将OPENPOSE输出的关节点和时空兴趣点进行匹配,形成新的节点特征,该节点特征包括输出的关键点位置、置信度、光流向量大小、时间以及光流向量角度。最后基于人体骨骼结构构造关键点时空图模型,并完成数据训练和测试。本发明基于骨骼识别结合时空兴趣点对人体动作进行识别,同时引入注意力机制,在时间和空间两个方面进行检测判断,提高了行为识别的准确度。
技术关键词
人体动作识别方法 关节点 高斯金字塔 人体骨骼 时空兴趣点特征 节点特征 收集人体动作 视频 卷积模型 Gabor滤波 量角度 像素点 时空图模型 引入注意力机制 通道注意力机制 关键点 光流法 GCN模型
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