摘要
本发明涉及电数据处理技术领域,公开了一种人体行为识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取红外传感器针对目标对象采集的人体热辐射分布图;对所述人体热辐射分布图进行热梯度计算,生成方向场图;基于所述方向场图,获取热梯度方向直方图;使用人体行为识别模型,对所述热梯度方向直方图进行预测,得到所述目标对象的行为分类。本发明能够解决低分辨率热成像数据信息量不足导致的人体行为识别准确性低的问题,而且无需进行超分辨率重建预处理来提升图像质量,避免了高复杂度的计算,人体行为识别效率高,满足人体行为识别的实时性要求。
技术关键词
梯度方向直方图
卡尔曼滤波融合
红外传感器
识别方法
YOLO模型
电数据处理技术
危重病人体
点云
计算机
对象
可读存储介质
数据获取模块
超分辨率
雷达
存储器
识别装置
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
配电箱
原始图像数据
识别方法
工业现场
特征提取模块
嵌入特征
识别方法
多任务
编码特征
可行驶区域识别方法
多传感器融合
激光雷达
地面
智能识别车辆
精矿泡沫
精矿品位
图像识别方法
深度优先搜索算法
像素点