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  • 本发明提供基于姿态识别神经网络的姿态识别方法及系统,涉及姿态识别技术领域,本发明构建包含安全与危险姿态类别的标准库,并标注若干个关键点生成软标签样本数据集;将关键点定义为图节点,构建特征矩阵与邻接矩阵;设计双分支融合网络模型,通过图卷积分支...
  • 本发明公开了一种基于激光雷达区域识别的跳绳计数检测方法,涉及运动监测技术领域,包括,在每个有效检测ROI区域持续扫描获得原始点云数据,并通过预处理获取时序点云数据;基于时序点云数据训练多隐马尔可夫模型,并对绳子的状态进行并行独立建模,通过维...
  • 本发明涉及铅球动作识别技术领域,公开了一种基于单姿态传感器的铅球投掷动作识别方法。该方法获取铅球投掷过程的单姿态传感器原始数据流,从中提取三轴加速度序列与三轴角速度序列;对上述两个序列进行运动事件分割处理,生成包含预备阶段、滑步阶段、发力阶...
  • 本申请涉及一种视频动作识别模型训练方法、视频动作识别方法和装置。所述方法包括:通过获取样本视频帧图像和样本视频帧图像对应的动作类别描述文本,将样本视频帧图像和动作类别描述文本,输入待训练的视频动作识别模型,生成样本视频帧图像对应的视频嵌入,...
  • 本发明提供一种基于运动特征编码的视频动作识别方法及系统,包括:采集目标视频,结合ResNet50网络以及TSM动作识别模型,构建视频动作识别模型;基于视频动作识别模型对待识别视频进行动作识别,获得视频动作识别结果。本发明技术方案解决了现有视...
  • 本申请提供一种基于目标追踪与自动构图的热成像动态采集方法,包括:从所述初始空间坐标集合中提取姿态变化特征,采用分割算法分离背景干扰,得到无干扰的目标区域空间坐标映射;通过计算偏移向量调整图像采集装置视场,得到包含偏移校准结果的稳定焦点区域;...
  • 本发明提供一种基于RGB图像的手部姿态识别方法及系统,包括:获取包含目标手部的RGB图像,基于RGB图像,得到二维手部关节点位置;基于二维手部关节点位置,在三维手部参数化模型下进行训练,得到形状参数和姿态参数,并基于形状参数和姿态参数,得到...
  • 本发明公开了应用于电力安全监控的AI视觉行为识别异常检测系统,属于AI视觉行为识别技术领域;根据电力作业区域范围获取基础监控片区,计算安全风险权重并附加高、中、低风险标签,根据施工计划将整体任务划分为标准化操作任务链,提取关键动作特征并构建...
  • 本发明提供了一种融合手物特征的三维手部姿态估计方法,涉及手部姿态估计技术领域,构建融合手物特征的三维手部姿态估计网络,包括特征提取模块、双流手部特征金字塔子网络、手部特征动态调整模块、双流注意力协同特征增强模块和解码器。建立融合手物特征的三...
  • 本发明公开了一种融合目标检测、姿态估计与运动验证的智能摔倒分级预警及追踪系统。系统包括初级筛查模块、姿态分析模块和追踪管理模块,构建三阶段级联检测架构,采用自主训练的YOLOv8n摔倒检测模型与MediaPipe姿态估计器协同工作,实现快速...
  • 本说明书实施例提供一种盆式绝缘子装配的工序完整性识别方法、装置及设备,涉及工业智能技术领域,包括:提取盆式绝缘子装配作业图像序列中多个作业人员的多个动作图像序列,每帧动作图像包括生产作业背景信息;从多个方向对各动作图像序列中的每帧动作图像进...
  • 本发明属于训练评估技术领域,提供了一种救援训练姿态评估方法,包括;通过双目相机获取训练时的左图像和右图像,并对所述左图像和右图像进行预处理,得到预处理后的左图像和预处理后的右图像;将所述预处理后的左图像和预处理后的右图像分别输入至预先训练好...
  • 本发明公开了一种基于全局‑局部协同感知的跌倒检测方法,属于计算机视觉与目标检测技术领域。本发明包括以下步骤:(1)构建跌倒人员数据集,对数据集中的图像进行清洗、标准化以及人工标注;(2)构建跌倒检测模型,所述模型包含骨干网络、颈部网络和预测...
  • 本发明学生行为监测相关技术领域,尤其涉及一种课堂学生行为监测系统,包括以下功能模块:身份标识生成模块;影像采集模块;数据存储模块;行为分析模块;多模态数据整合模块;交互反馈模块。该课堂学生行为监测系统,通过身份标识生成模块、影像采集模块、数...
  • 本申请提供了一种拆接线技能评估方法、装置、终端设备及存储介质,其中,该方法首先在用户进行拆接线技能训练或考核的情况下,获取用户的多帧拆接线动作图像;然后将多帧拆接线动作图像输入预设的目标检测模型,目标检测模型输出多帧拆接线动作图像中包含的目...
  • 本发明公开了基于双属性条件的雷达人体活动识别频谱扩散生成方法,属于雷达感知与多模态人工智能交叉技术领域。本发明通过将自然语言语义提示与条件扩散生成框架相结合,利用跨模态语义对齐与层级语义调制技术在生成过程中同时引入“人物身份”和“动作类别”...
  • 本发明属于计算机视觉与人工智能领域,具体公开了一种基于Transformer和图卷积网络的人体三维姿态估计方法与系统,该方法包括,先接收二维骨架序列,采样中心子序列并转化为含空间位置编码的初始时空特征;再经双流并行空间编码模块,分别通过Tr...
  • 本发明属于属于计算机视觉与人机交互技术领域,公开了一种基于改进YOLOv8的工业场景手势识别方法及系统。工业场景手势识别方法的步骤如下:图像采集与预处理;构建改进的YOLOv8网络模型:以YOLOv8为基础框架,包含输入层、主干网络、颈部网...
  • 本发明公开了一种基于动态提示与跨模态层级调制的人脸活体检测方法,包括:1收集人脸视频,分帧为图片并进行图像增强后形成一维矩阵向量;2使用CLIP图像编码器以及文本编码器分别提取一维矩阵向量中的浅层、中层和深层人脸特征以及对应类别的文本嵌入;...
  • 本发明涉及计算机视觉与生物特征识别技术领域,且公开了一种基于多模态特征融合的人脸反欺诈方法,包括以下步骤:获取用户的面部多模态图像数据,所述多模态图像数据包括RGB图像、红外IR图像和深度Depth图像;分别通过对应的特征提取主干网络提取所...
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