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龙图腾网获悉南通展飞智能装备科技有限公司申请的专利一种基于ZYNQ的深度学习人体行为识别的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116030372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210330994.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于ZYNQ的深度学习人体行为识别的方法及系统是由张鹏;孟另伟;李孟委设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ZYNQ的深度学习人体行为识别的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ZYNQ的深度学习人体行为识别的方法及系统，包括步骤：1获取人体行为的视频数据集；2进行数据预处理，将步骤1中的视频数据集通过人体姿态估计算法所采集到的人体估计信息进行数据处理，并将采集的数据分化为训练集以及测试集；3构建人体行为识别的模型，使用设计的深度学习的神经网络对步骤2二中的数据集的数据进行特征提取与处理，实现对模型的训练；4设置训练参数，对设计的深度学习网络进行训练；5根据实际需要，以ZYNQ为核心板，将训练好的模型进行迁移，最后完成部署，实现在线的人体行为识别。本发明有利于视频场景下对复杂、长时需推理行为的识别，具有实际应用价值。

本发明授权一种基于ZYNQ的深度学习人体行为识别的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ZYNQ的深度学习人体行为识别的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取人体行为的视频数据集； 步骤二：进行数据预处理，将步骤一中的视频数据集通过人体姿态估计算法所采集到的人体估计信息进行数据处理，并将采集的数据分化为训练集以及测试集； 其具体包括：所述步骤二中对数据通过openpose算法对人体行为的骨骼关键点信息进行提取，将关键点的信息的二维坐标转化为一维坐标信息，并且将其按照时间顺序以及动作种类进行标注分类，并将所获得数据集按照8：2的比例划分为训练集和测试集； 步骤三：构建人体行为识别的模型，使用设计的深度学习的神经网络对步骤二中的数据集的数据进行特征提取与处理，实现对模型的训练；其中深度学习的神经网络是通过对双向循环门控制网络进行修改，增加时空注意力机制，增强网络对于时间和空间的信息的处理能力，并且在此基础上通过增加另一个分支的CNN网络，提取人体特征信息，将两个特征进行特征融合，这样的目的增加特征提取的方式，获得更加完整的特征信息； 所述步骤三中构建人体行为识别的模型的具体步骤如下： 1设计时空注意力机制的双向循环门神经网络，时空注意力机制的双向循环门神经网络包括：时间和空间注意力机制模块以及双向GRU神经网络； 2设计CNN网络分支，设计CNN网络是为了产生不同的特征信息，提高特征信息的准确性； 3设计多尺度的特征融合模块，多尺度特征融合模块由特征融合模块连接以及上下采样模块连接而成； 4设计分类器模块，通过分类器和人体行为识别模型对视频图像进行分类处理 5搭建基于双向循环门网络为主体的模型网络，该网络包括时空注意力机制、CNN网络分支、多尺度特征融合以及分类器模块，采用深度学习神经网络提取预处理后的视频图像的特征向量；将所述特征向量输入人体行为识别模型的分类器中，通过分类器和人体行为识别模型对视频图像进行分类处理，得到带更新后子行为类别标签的视频图像的分类结果；将得到的带更新后子行为类别标签的视频图像的分类结果，按照标本库所分大类归类合并，得到视频图像中人体行为所属行为类别； 步骤四：设置训练参数，对设计的深度学习网络进行训练； 步骤五：根据实际需要，以ZYNQ为核心板，将训练好的模型进行迁移，最后完成部署，实现在线的人体行为识别。

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