[发明专利]一种基于分组残差联合空间学习的人体活动识别方法在审
| 申请号： | 202010216375.7 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111597869A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 吕明琪;陈文青 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于分组残差联合空间学习的人体活动识别方法，包括如下步骤：步骤一、使用多种类传感器采集人、物、环境信号，基于滑动窗口对单通道数据进行分组、对齐、切片，构造二维活动数据子集；步骤二、搭建分组残差卷积神经网络，利用中心损失函数和交叉熵损失函数构造联合空间损失函数优化网络模型，这一步为了提取二维活动数据子集的特征图；步骤三、利用提取的二维特征训练多分类支持向量机，实现基于特征图的人体活动分类任务。本发明可以识别较为精细的人体活动；结合联合空间损失函数，增大所提取的空间特征的类间距离，减少类内距离；基于人体活动数据的空间特征图，结合多分类支持向量机对特征图进行分类学习，提高人体活动分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分组 联合 空间 学习 人体 活动 识别 方法 | ||
【主权项】：
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