Invention Publication
- Patent Title: 一种基于图卷积深度学习模型的VR动作评价方法及系统
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Application No.: CN202210087768.1Application Date: 2022-01-25
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Publication No.: CN115937729APublication Date: 2023-04-07
- Inventor: 金淼 , 张军 , 黄天富 , 郭志伟 , 雷民 , 周峰 , 殷小东 , 陈习文 , 卢冰 , 吴志武 , 王斯琪 , 王旭 , 汪泉 , 聂高宁 , 周玮 , 付济良 , 陈卓 , 齐聪 , 郭子娟 , 余雪芹 , 刘俊 , 郭鹏 , 朱赤丹 , 王春光 , 伍翔 , 周志森
- Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
- Applicant Address: 北京市海淀区清河小营东路15号; ; ;
- Assignee: 中国电力科学研究院有限公司,国网福建省电力有限公司营销服务中心,国家电网有限公司,国网福建省电力有限公司
- Current Assignee: 中国电力科学研究院有限公司,国网福建省电力有限公司营销服务中心,国家电网有限公司,国网福建省电力有限公司
- Current Assignee Address: 北京市海淀区清河小营东路15号; ; ;
- Agency: 北京工信联合知识产权代理有限公司
- Agent 夏德政
- Main IPC: G06V20/40
- IPC: G06V20/40 ; G06V40/10 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08

Abstract:
本发明公开了一种基于图卷积深度学习模型的VR动作评价方法及系统。其中,该方法包括:包括:根据采集到的虚拟环境中的动作数据,获得图像数据集;将所述图像数据集的图卷积核输入到图注意力模块中,确定采集的特定动作数据;对所述采集的特定动作数据集和通用动作数据集进行训练,获得图卷积深度学习VR动作评价模型;根据所述图卷积深度学习VR动作评价模型,对电力作业现场动作进行评价。从而,通过训练时空图卷积神经网络检测虚拟环境下电力作业培训的手部动作,提高了动作评价的准确率。
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