摘要
本发明公开一种手卫生行为基于视频流的手卫生合格行为主体识别方法,包括:获取步态、姿态和手部动作特征图像帧序列;通过目标检测模型和光流法进行手部位置检测和跟踪;通过细粒度特征提取模型对各图像帧中手部动作进行分类;并通过滑动窗口法判断动作分类结果的有效性,输出最终动作分类序列;通过身份识别网络融合步态、姿态和手部动作特征进行用户身份识别,得到用户身份信息;最后结合动作分类序列以及相关时间统计对手卫生过程综合评分,并将评分与用户身份信息关联,筛选出评价结果为合格的手卫生行为主体。本发明能实现高精度、实时性的手卫生行为检测以及用户身份信息识别,为手卫生评估与管理提供更综合全面的方案。
技术关键词
识别方法
动作特征
视频流
序列
图像
特征提取模型
轻量级卷积神经网络
卷积神经网络模型
关键点
模板特征
身份
滑动窗口法
三元组损失函数
步态特征提取
姿态特征提取
动作持续时间
编码模板
系统为您推荐了相关专利信息
风机运行参数
时空融合特征
学习预测方法
仿真数据
工况
模糊集合
隶属度函数
配电系统
状态评估方法
参数
DNA序列
混合编码器
低密度奇偶校验编码
编码算法
DNA存储方法
基板缺陷检测
检测控制单元
协作机器人
自动化缺陷检测
深度学习模型