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一种基于骨骼姿态与时空图卷积网络的行为识别方法，包括如下步骤：建立包含若干视频段的数据集；利用改进的ViBe算法，提取所述视频段中的关键帧并计算所述关键帧中的前景区域的质心；采用OpenPose算法对所述关键帧进行骨骼数据提取得到若干个节点坐标，计算所述质心与所述节点的距离，根据距离优先原则分配节点置信度；将经处理的数据送入ST_GCN算法模型中进行训练；利用经过训练的ST_GCN算法模型对采集的实时视频进行检测。利用本发明能够对视频中的人物行为有效识别，保证识别的准确性与实时性，能够应用于工业
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112926522 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110339729.1 G06T 7/254 (2017.01)
(22)申请日 2
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