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一种基于深度神经网络的人体姿态识别方法
成果名称: | 一种基于深度神经网络的人体姿态识别方法 | 关键字: | 关节点 , 视频 , 关节 , 人体 , 识别 , 转发 , 姿态 , 队列 , 缓冲 , 向量 | 应用行业: | 制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201811234319.5 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京工商大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 20.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于深度神经网络的人体姿态识别方法,该方法包括:转发服务器从网络视频录像机上接收实时视频流,从实时视频流中抓取视频帧,发送给识别服务器;识别服务器使用深度卷积姿态神经网络模型提取关节点信息特征,合成人体骨架的结构信息,形成特征向量;通过多分类支持向量机进行分类识别,将识别结果返回转发服务器;转发服务器将识别结果与视频帧发送至客户端显示,实现实时的人体姿态识别。本方法可提高智能视频监控系统综合性能,改善用户的实时体验,更实用、可行性更高,有广泛的应用价值和经济效益。
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