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一种基于双通道残差神经网络的人体动作识别方法

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本发明公开了一种基于双通道残差神经网络的人体动作识别方法，双通道残差神经网络中的短通道/长通道根据设置的滑动时间窗口长度，从输入的传感器时序数据中截取相应长度的数据；截取的数据依次由一个卷积层和一个残差层进行特征提取，得到短通道/长通道的输出特征；短通道和长通道的输出特征共同输入一个连接层进行拼接，再输入一个全连接层进行整合，得到一个向量，该向量维度等于分类标签总数，其第k维的元素值对应输入的传感器时序数据分类标签为k的可能性大小；基于样本数据对网络进行训练；再将未知分类标签的传感器时序数据输入训练好网络，确定其人体动作分类标签。本发明能实现高精度的人体动作识别。

著录项

公开/公告号CN110348494A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-18

原文格式PDF
申请/专利权人中南大学;
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申请/专利号CN201910567065.7
发明设计人龙军;孙武青;杨展;陈刚;
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申请日2019-06-27
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构43114 长沙市融智专利事务所(普通合伙);
代理人杨萍
地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
入库时间 2024-02-19 14:49:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190627

实质审查的生效
2019-10-18

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