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本发明针对单一数据形式下行为识别下特征提取不充分的问题,提供一种基于时空卷积和时间序列特征融合的行为识别方法,先获取视频流数据以及来自惯性传感器的运动数据,再从视频流数据提取出基于时空卷积的高层时空语义特征;同时,从运动数据流提取出基于时间序列的深层运动特征;将高层时空语义特征和深层运动特征进行融合得到融合特征,将融合特征输入多层感知器MLP映射得到输出值,输出值经Softmax完成行为识别分类。本发明基于两种特征融合的方式完成行为识别,弥补了主流算法使用单一特征缺失信息的缺点,并通过自注意力模
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114821766 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210229686.6 G06K 9/62 (2022.01)
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