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公开(公告)号：CN112686111B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202011536861.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开基于注意力机制多视角自适应网络的交警手势识别方法，包括：步骤S1、采集交警手势的视频数据，基于视频数据提取交警的骨架节点数据，建立骨架节点数据集；步骤S2、构建多视角自适应子网络，采用多视角自适应子网络获取观测视角坐标系，在观测视角坐标系下对骨架节点数据进行向量表示；步骤S3、基于注意力机制，将所述骨架节点的特征向量构建为图网络数据结构，使用挤压和激励SE模块对图网络数据结构中的骨架节点进行特征增强；步骤S4、基于特征增强后的骨架节点，使用时空图卷积网络ST‑GCN提取交警手势的时空特征信息，并基于交警手势的时空特征信息进行交警手势识别。本发明能够对交警手势进行快速准确识别。
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公开(公告)号：CN112686111A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011536861.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开基于注意力机制多视角自适应网络的交警手势识别方法，包括：步骤S1、采集交警手势的视频数据，基于视频数据提取交警的骨架节点数据，建立骨架节点数据集；步骤S2、构建多视角自适应子网络，采用多视角自适应子网络获取观测视角坐标系，在观测视角坐标系下对骨架节点数据进行向量表示；步骤S3、基于注意力机制，将所述骨架节点的特征向量构建为图网络数据结构，使用挤压和激励SE模块对图网络数据结构中的骨架节点进行特征增强；步骤S4、基于特征增强后的骨架节点，使用时空图卷积网络ST‑GCN提取交警手势的时空特征信息，并基于交警手势的时空特征信息进行交警手势识别。本发明能够对交警手势进行快速准确识别。
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