基于多无人机视角图像数据驱动的人体行为智能识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110285423.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2021-03-17
申请人：
同济大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于多无人机视角图像数据驱动的人体行为智能识别方法
申请号	CN202110285423.2	申请日期	2021-03-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113111721A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	同济大学	申请人地址	上海市杨浦区四平路1239号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	同济大学	当前权利人	同济大学
发明人	符长虹;曾祥鹏;林付凌;叶俊杰;曹子昂
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	丁云

摘要

本发明涉及一种基于多无人机视角图像数据驱动的人体行为智能识别方法，该方法首先通过不同方位无人机相对于同一人体目标从不同角度、不同高度、不同距离进行观测，采集得到包含目标行为的视频序列，然后分别对每一架无人机采集的视频序列进行处理得到人体关节点坐标序列，接着利用基于LSTM的短时‑长时深度神经网络对人体关节点坐标序列进行时序建模得到单架无人机的人体行为识别结果概率，最后对所有无人机的人体行为识别结果概率进行融合得到人体行为识别结果。与现有技术相比，本发明方法鲁棒性强，有效增强了人体行为识别效果，可适用于各类复杂环境，为无人机人体行为识别任务提供了新的解决办法。

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