一種基于深度學習的步態(tài)識別序列獲取方法和系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111203193.7 申請日 -
公開（公告）號 CN113963437A 公開（公告）日 2022-01-21
申請公布號 CN113963437A 申請公布日 2022-01-21
分類號 G06V40/20（2022.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T7/246（2017.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 喻涵 申請（專利權）人 武漢眾智數(shù)字技術有限公司
代理機構 北京匯澤知識產權代理有限公司 代理人 吳靜
地址 430074湖北省武漢市東湖新技術開發(fā)區(qū)珞喻路546號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種基于深度學習的步態(tài)識別序列獲取方法，包括：采集適用于步態(tài)識別場景的行人樣本數(shù)據(jù)，行人樣本數(shù)據(jù)包括正樣本和負樣本；訓練行人目標檢測模型；采集待識別數(shù)據(jù)；對待識別數(shù)據(jù)進行目標檢測；對檢測到的目標進行跟蹤；對跟蹤的輸出進行運動目標檢測；對待分割步態(tài)序列進行篩選；對待分割序列每一幀圖像進行行人質量驗證；輸出步態(tài)識別序列。本發(fā)明公開的一個適用于步態(tài)識別場景的目標檢測方法和系統(tǒng)，有效地過濾掉了無效的步態(tài)幀數(shù)據(jù)；本發(fā)明對跟蹤輸出進行運動目標檢測，過濾掉了靜止目標；本發(fā)明對待分割步態(tài)序列進行篩選和行人質量驗證，保證了步態(tài)序列的合理性、有效性，極大地提高了步態(tài)識別的精度。