

人体动作的识别方法、装置、终端设备以及存储介质.pdf
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人体动作的识别方法、装置、终端设备以及存储介质.pdf
本发明公开一种人体动作的识别方法,包括:获取包括目标用户的人体动作的目标动作图像;获取与所述目标动作图像对应的标准动作图像;利用所述标准动作图像对所述目标动作图像进行局部区域替换,获得替换后的目标动作图像;根据所述替换后的目标动作图像,获得所述目标用户的人体动作识别结果。本发明还公开一种人体动作的识别装置、终端设备以及存储介质。本发明中,利用标准动作图像对目标动作图像进行局部区域替换,有效的降低了遮挡信息对目标动作图像中人体动作的影响,使得替换后的目标动作图像中的人体动作可以被准确识别,从而提高人体动作识
人体摔倒识别方法、装置、终端设备及存储介质.pdf
本申请适用于图像处理技术领域,提供了一种人体摔倒识别方法、装置、终端设备及存储介质,所述人体摔倒识别方法包括:获取针对目标人物的第一待处理图像和第二待处理图像;分别获取第一待处理图像和第二待处理图像中将目标人物投影到地面上的正投影线段的长度;根据所述正投影线段的长度变化值,确定与所述长度变化值对应的摔倒识别规则;确定采用所述摔倒识别规则识别人体摔倒时所需的目标点,所述目标点为对应的待处理图像中所述目标人物所在区域内的像素点;根据所述目标点在对应的待处理图像中的坐标以及对应的所述摔倒识别规则,确定所述目标点
人体姿态识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了一种人体姿态识别方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习领域。具体实现方案为:提取待识别图像中目标人员的骨骼关键点信息;根据骨骼关键点信息,确定多个骨骼关键点之间的位置关系;基于位置关系,确定目标人员的人体姿态。通过骨骼关键点之间的位置关系来识别人体姿态,在降低识别成本的同时,提高了识别效率。
动作识别方法、装置及存储介质.pdf
本发明提供了一种动作识别方法、装置及存储介质,方法包括:通过对所获取的待测视频数据进行处理,得到多个特征矩阵;多个特征矩阵是对包含目标对象的多个视频帧进行处理得到的;利用时序特征提取网络模型对多个特征矩阵进行处理,得到对应多个特征矩阵的多个时序动作特征矩阵;其中,时序特征提取网络模型中每一网络块中的网络层,对前序特征矩阵进行融合重用和分组处理;所述前序特征矩阵包括:网络层对应的网络块输入的特征矩阵,及排序在所述网络层前面的前序网络层输出的所述特征矩阵;通过多个时序动作特征矩阵,确定出多个视频帧中的目标对象
一种目标用户识别方法、装置、终端设备以及存储介质.pdf
本申请公开了一种目标用户识别方法、装置、终端设备以及存储介质。本申请在获取用户不同维度的第一个人信息后,将第一个人信息输入到预先构建好的决策树预测模型中来确定用户是否为目标类别用户。本申请通过获取不同维度的第一个人信息来增加目标用户识别过程中的数据来源,避免数据源过于单一导致决策树预测模型识别准确率较低的技术问题,另外,本申请中决策树预测模型的各个节点信息储存在不同维度的数据系统中,使得决策树预测模型中来自不同数据系统的敏感信息可以储存在原先的数据系统中,降低了敏感信息泄露的风险,不必安排专人负责数据安全