公开(公告)号：CN116109958A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202111312125.4

申请日：2021-11-08

Applicant: 复旦大学

Inventor： 路红 ,  汪子健 ,  杨博弘 ,  沈梦琦 ,  任浩然 ,  姜辰昊

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于深度学习的骨架行为分类方法。本发明方法包括：对已有的人类行为视频数据进行预处理，通过人体检测模型和OpenPose分别获取对应的人体检测框和人体骨架数据，作为深度学习模型的训练数据；其中骨架数据作为自适应空洞时空网络模型的输入，并得到分类结果；对训练集进行监督式学习，得到泛化的深度学习模型；然后，对识别的视频进行和模型训练时相同的预处理，然后作为输入，放进预先训练好深度学习模型里，得到行为分类的结果。实验表明，本发明方法具有很好的鲁棒性，分类准确率大大提高。