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一种基于姿态估计和确定学习的步态识别方法及系统
申请人信息
- 申请人:佛山科学技术学院
- 申请人地址:528200 广东省佛山市南海区狮山镇广云路33号佛山科学技术学院仙溪校区
- 发明人: 佛山科学技术学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于姿态估计和确定学习的步态识别方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311723714.0 |
| 申请日 | 2023/12/15 |
| 公告号 | CN117409485A |
| 公开日 | 2024/1/16 |
| IPC主分类号 | G06V40/20 |
| 权利人 | 佛山科学技术学院 |
| 发明人 | 陈丹凤; 苏文欢; 劳承锦; 何俊; 刘士亚 |
| 地址 | 广东省佛山市禅城区江湾一路18号 |
摘要文本
佛山科学技术学院取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于姿态估计和确定学习的步态识别方法及系统，涉及步态识别技术领域，该方法包括：获取待测行走视频序列并按帧率拆分成待测图像序列；通过改进的OpenPose姿态估计网络模型对所述待测图像序列进行特征提取及约束规则检测处理，以获得步态特征数据序列，其中，所述约束规则检测包括对特征提取处理后的步态特征数据序列进行关键节点的约束优化处理，以对关键节点识别有误的待测图像序列进行优化修复处理并输出识别准确的步态特征数据序列；将所述步态特征数据序列输入至训练好的RBF神经网络模型中，以获得步态识别结果。采用本发明可提高识别准确率及步态识别的鲁棒性。
专利主权项内容
1.一种基于姿态估计和确定学习的步态识别方法，其特征在于，包括：获取待测行走视频序列并按帧率拆分成待测图像序列；通过改进的OpenPose姿态估计网络模型对所述待测图像序列进行特征提取及约束规则检测处理，以获得步态特征数据序列，其中，所述约束规则检测包括对特征提取处理后的步态特征数据序列进行关键节点的约束优化处理，以对关键节点识别有误的待测图像序列进行优化修复处理并输出识别准确的步态特征数据序列；将所述步态特征数据序列输入至训练好的RBF神经网络模型中，以获得步态识别结果。