一種基于人體姿態(tài)數(shù)據(jù)的動作識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910766621.3 申請日 -
公開（公告）號 CN110598569B 公開（公告）日 2022-03-08
申請公布號 CN110598569B 申請公布日 2022-03-08
分類號 G06V40/20（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;CN 110084140 A,2019.08.02;CN 106096518 A,2016.11.09;CN 108960056 A,2018.12.07;CN 109492581 A,2019.03.19;CN 108898063 A,2018.11.27;CN 107220596 A,2017.09.29;CN 109583294 A,2019.04.05;US 2017357848 A1,2017.12.14 Iqbal, Umar et al.PoseTrack: Joint Multi-Person Pose Estimation and Tracking.《30th IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）》.2017,;魏亞坤.基于三維度間隙動態(tài)測量實驗的含隙鉸可展帆板動態(tài)特性研究.《中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫（碩士）》.2019,（第5期）,;吳美容.Matlab在離散點擬合橢圓及極值距離計算中的應用.《地礦測繪》.2016,第32卷（第4期）, 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 張源;徐林楠;肖偉;王磊;黃煒 申請（專利權）人 江西憶源多媒體科技有限公司
代理機構 贛州智府晟澤知識產(chǎn)權代理事務所（普通合伙） 代理人 孫康
地址 341008江西省贛州市章貢區(qū)沙河工業(yè)園內(nèi)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于人體姿態(tài)數(shù)據(jù)的動作識別方法，該識別方法旨在解決現(xiàn)今人體動作識別存在對應用場景要求較高，普適性差、工作量大，并容易產(chǎn)生邏輯漏洞，且優(yōu)化和項目維護工作復雜，同時檢測效果上限較低，在其基礎上難有較大提升的技術問題；該識別方法基于現(xiàn)有的人體姿態(tài)識別技術，采用神經(jīng)網(wǎng)絡對人體運動姿態(tài)的運動規(guī)律進行歸納，并基于這些歸納在檢測時進行快速判斷，同時結合運動規(guī)律的歸納，滿足各種新需求。該識別方法能極快地實現(xiàn)人體動作識別，而且對應用場景要求較低，在不同需求下的普適性極高，可應對不同的需求，并且又避免了人工多次編碼帶來的各種問題，降低工作量的同時，極大地提高了檢測效果的上限。