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  • 本申请涉及一种异常行为识别方法、装置、计算机设备、可读存储介质。所述方法包括:获取针对目标对象采集的监测视频数据,通过预训练的骨架特征提取网络提取监测视频数据中目标对象的二维骨架序列数据;将提取的二维骨架序列数据,按监测视频数据中各个视频帧...
  • 本发明涉及教育信息化技术领域,具体涉及一种多模态数据融合的高校课堂行为实时识别与预警系统;包括时间节点及识别区域划分模块、多模态数据获取及目标行为识别模块、行为判断预警模块;时间节点及识别区域划分模块根据课堂时间轴划分预设时间节点,将课堂空...
  • 本发明涉及一种基于行为分析的门锁开锁意图识别方法及系统,方法包括获取门锁采集的用户行为信息、手部动作信息和门锁把手压力信息,并进行标识计算,得到行为意图等级;根据所述行为意图等级,对所述门锁把手压力信息和所述手部动作信息进行操作意图分析,得...
  • 本发明提供基于多维度数据驱动的学员练习效果反馈方法及系统,涉及训练反馈系统技术领域;本发明通过构建专家标准动作库并基于项目类型动态分析关节点活动频率,智能划分核心与次级捕捉点,结合加权机制对采集数据进行分级处理,在保障关键动作信息精度的同时...
  • 本发明涉及动作捕捉技术领域,具体为一种用于训练的跑步姿态连续捕捉分析方法,包括以下步骤:基于上一帧的关节状态向量与当前处理的单帧图像,预测当前帧的关节位置与速度,获取先验运动姿态向量,并行对当前单帧图像执行2D关键点定位,提取因肢体摆动遮挡...
  • 本发明涉及计算机视觉、智能监控及行为分析技术领域,具体涉及一种基于视频特征判断的人员手持手机识别方法;方法包括:对人员检测跟踪,并进行身份识别;分析人员手部区域,判断人员是否存在手持手机的行为;当检测人员手持手机,启动计时器来持续跟踪手持手...
  • 本发明公开一种基于辅助时间建模模块的视频动作识别方法,属于模式识别领域。本方法通过设计一系列时间建模模块(ECTL),高效地结合了Transformer和LSTM在处理序列信息方面的优势,以探索CLIP在提高动作识别技术的效率和通用性方面的...
  • 本申请提供了一种基于双目摄像头与机器学习的乘员头部运动轨迹复现方法,包括:导入碰撞试验视频,基于碰撞试验视频进行头部轮廓标注,利用开源软件以头部轮廓标注数据进行模型训练并验证精度,完成头部轮廓捕捉模型;获取头部轮廓并利用双目摄像头进行位置标...
  • 本发明提供了一种移动技能训练质量评估方法及系统,涉及移动技能训练技术领域,方法包括:分别采集训练者在移动技能训练过程中的人体关节图像序列和面部视频序列;对人体关节图像序列进行骨骼识别,得到当前骨骼姿态并确定当前骨骼姿态类别;基于面部视频序列...
  • 本发明提供一种用于养殖人员身份识别的多模态步态识别方法及装置,涉及步态识别技术领域,该方法包括:检测养殖场景监控视频中的作业人员并进行目标跟踪,基于目标框提取步态序列帧,对步态序列帧提取人体连通域生成人体剪影图,以及对步态序列帧进行人体解析...
  • 本发明公开了一种基于图卷积与双分支融合的姿态估计方法,通过采用双分支结构,Mamba分支和Transformer分支并行工作,Mamba分支利用高效状态空间模型处理长距离时间依赖信息,捕捉长时间跨度关联模式,Transformer分支通过自...
  • 本发明公开了一种新型姿态预测方法、系统及设备,通过图卷积神经网络对人体骨架数据进行时空特征提取,结合空间和时间维度捕捉骨架运动轨迹与关节拓扑关系,全面理解动作动态变化,高维特征输入时空SSM模块,利用Mamba结构的骨干网络进行全局时空信息...
  • 本公开涉及用于从雷达测量数据中获得的特定对象运动可观察量的数据增强。本公开的各种示例通常涉及基于雷达测量并且使用机器学习模型来提供诸如类估计(例如手势类估计)的估计。各种示例具体涉及与这种机器学习模型的训练相关联的方面。数据增强技术用于填充...
  • 提供能够容易地扩张跟踪空间的全身跟踪系统。本公开的全身跟踪系统(100)具备处理电路。处理电路与位于跟踪空间(10)的多个照相机(11a、13a、14、15)进行通信,取得通过多个照相机(11a、13a、14、15)拍摄到的图像数据。接下来...
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,提出了一种基于事件驱动的单眼情绪识别稀疏Transformer建模方法。本发明提出了一种面向事件相机的眼部情感识别高效视觉Transformer框架,针对事件数据特性与眼周区域分析需求,创新性地设计了窗口选择与...
  • 本发明公开了一种基于特征向量比对的人脸审核方法及系统,属于图像检测技术领域,包括:接收用户上传的重要人物图像,用户建立审核任务;对选定的重要人物图像进行多模态特征提取与融合,生成增强型人物特征向量;依据审核任务下载待审核时间段内的素材副本至...
  • 本公开的实施例公开了面部数据录入方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括:响应于当前执行针对面部注册对象的面部数据录入,获取当前对面部注册对象进行拍摄的图像;根据颜色信息和深度信息,确定图像对应面部特征信息;根据面部特征...
  • 本发明公开了一种情绪识别方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括:获取待检测区域内包括至少一个待测对象的待处理视频以及待测对象的对象特征数据;待处理视频中包括多个视频帧;对多个视频帧进行时空归一化处理,得到每个视频帧对应的面部图像和躯干图像...
  • 本申请涉及人脸识别技术领域,公开了一种基于BIM模型的智慧工地用动态人脸识别装置,包括感知终端,其集成于标准安全帽上,包括对内微型摄像头、对外广角摄像头与控制器,所述对内微型摄像头固定于安全帽的帽檐内侧,以非侵入方式捕获佩戴者稳定的眉眼及额...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的面部动作捕捉方法,属于面部捕捉技术领域,包括以下步骤:S1、架设动态人脸捕捉装置,通过动态人脸捕捉装置采集人脸各面数据,构建人脸多面数据集;S2、整合动态人脸捕捉装置同步输出3‑5路视频流和RGB信息与深度信息...
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