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公开(公告)号：CN110378281A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910645623.7
申请日：2019-07-17
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于伪3D卷积神经网络的组群行为识别方法，包括：(1)利用OpenPose姿态估计算法进行人体姿态估计与目标跟踪；(2)利用P3D ResNet(伪3D残差网络)提取每个人的时空特征，使用softmax分类器对时空特征进行分类，完成单人行为识别；(3)利用人体目标的位置信息和外观特征，构建人体目标交互图，并利用图卷积网络进行图推理和训练；(4)根据人体目标交互图进行组群行为识别。本方案基于P3D卷积网络提取特征，即减少了模型的参数又提高了识别精度，并结合人体目标的位置信息和外观特征，构建人体目标交互图以提高群组行为识别率，通过该技术，计算机可以实时判断公共区域中感兴趣人体目标的状态变化，进行自动人体行为识别，识别精度高，应用领域广。
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