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  • 本发明公开了一种局部区域判别与AUC协同优化的早产儿动作识别方法。首先对获取到的早产儿监控视频数据进行预处理,得到早产儿多标签肢体运动数据集。然后构建包含视频特征提取模块、特征映射模块、类别感知特征增强模块和分类器模块的早产儿多标签肢体动作...
  • 本发明涉及步态识别技术领域,公开了一种权重分配机制与分层时空融合下的步态识别方法,该方法先获取待识别步态序列,之后将待识别步态序列输入至目标步态识别模型中,得到步态特征向量,从而得到步态识别结果;目标步态识别模型具体执行如下步骤:通过双三维...
  • 本申请涉及一种基于向下鱼眼与增强型EgoPoseFormer模型的全身姿态估计方法及系统,该方法通过头显底部视角布局扩大了人体捕捉范围,并利用畸变感知卷积在特征提取阶段补偿几何非线性,配合嵌入位姿补偿项的注意力机制,在相机动态晃动时维持了特...
  • 本发明涉及人体运动分析技术领域,具体涉及一种3D人体姿态估计与多关键点时序分析方法,包括以下步骤:多模态视频接入、人体关键点时空感知与提取、3D姿态重建与可信度建模、关键点时序特征量化、时序阶段感知与逻辑判定、量化评估与智能诊断、结果输出,...
  • 本发明公开了一种基于时空解耦和动态图过滤的轻量级手势预测方法及装置,该方法包括:将骨骼序列输入至时空解耦变换器网络;基于轻量级时空块中的双路径自适应图卷积子块以及轻量级时空块中的多尺度时间卷积子块,对骨骼序列进行动态图过滤以及多尺度时间卷积...
  • 本申请实施例提供了一种基于多模态时空特征融合的虚假跌倒过滤方法及系统,该方法包括:获取包含目标人物的连续时间的视频流数据;通过预先确定的姿态关键点识别模型对视频流数据进行骨骼关键点识别和姿态指标计算,确定初级跌倒疑似事件;基于初级跌倒疑似事...
  • 本发明公开了一种基于骨骼关键点的视频动作识别方法及系统。对待识别视频进行处理,生成按时间顺序排列的视频帧序列,并提取各帧人体骨骼关键点坐标构建关键点序列;对关键点序列进行连续时间记忆编码,生成对应的记忆状态序列;基于相邻时刻记忆状态变化确定...
  • 本发明提供了一种手势识别方法、系统、设备及存储介质,属于深度学习技术领域,包括构建手势识别模型,手势识别模型包括依次连接的特征提取模块、并行注意力模块、多尺度特征聚合模块以及检测头;获取待识别手势图像,将所述待识别图像输入训练后的手势识别模...
  • 本发明提供一种基于轻量化结构的野生动物目标检测方法及计算设备,所述方法在边缘计算设备上执行,所述方法包括:获取由野外红外相机采集的图像数据;对所述图像数据进行预处理;利用预训练的目标检测模型对预处理后的所述图像数据实时进行目标检测,输出包含...
  • 一种基于单目视频输入的手与铰接物体4D交互重建方法,属于三维重建技术领域。本发明针对在单目视频条件下,无法重建手与铰接物体的4D物理交互的问题。包括获取单目视频序列和去除手部区域的修复视频序列;基于规范帧图像得到铰接物体归一化三维网格,再采...
  • 本申请提供了一种基于注意力机制的动态手语时序建模方法及系统,属于手语识别与人机交互技术领域,用于解决相关技术中手语语义识别场景适配性差、个性化不足及语义特征捕捉不精准的问题,该方法通过同步采集手部空间坐标与惯性数据并融合生成双域时序张量,结...
  • 本发明公开一种基于全局统计优化的点监督时序动作定位方法,第一步,获取输入视频及人工点监督标注信息,利用预训练的双流三维卷积神经网络提取视频的时空特征序列;第二步,基于一阶段点监督动作检测器生成初始伪标签集合;第三步,构建基于全局统计的优化策...
  • 基于3D高斯飞溅与双注意力射线评分网络的机器人姿态估计方法,本发明为解决单RGB图像方法易受初始姿态依赖与旋转歧义影响,而依赖深度或多视图的方法又在存储与数据采集上代价高昂的问题。本发明基于3D高斯飞溅方法得到室内环境的3D高斯场景模型,又...
  • 本发明公开了一种基于AI视觉分析的重点人员异常行为识别方法,涉及重点人员异常行为识别领域,包括:提取指定重点人员的行为特征序列,建立个人行为基线模型,输出异常行为似然值;根据个人行为基线模型,设置异常检测机制和模型更新;利用预训练的时空图神...
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于共享卷积和分层感受野的轻量级人体姿态估计方法,该方法基于改进的YOLO11n‑pose网络架构实现,包括依次连接的主干网络、颈部网络和头部网络;其中,所述主干网络包括依次连接的一个第一标准卷积层...
  • 本发明公开了一种基于视觉大模型与认知Agent的异常行为识别方法,涉及计算机视觉技术领域,包括:采集监控场景中的RGB图像与红外热成像IR图像,并提取人体关键点序列;对关键点序列进行时序差分处理,构建包含运动趋势的骨架速度向量;将骨架速度向...
  • 本发明公开了一种基于三专家网络的多模态驾驶员异常状态检测方法及系统,包括:获取采集的驾驶员面部或上身视频图像、脑电时序信号和肌电时序信号;对采集的三种模态信号进行预处理;将预处理后的三种模态信号输入三专家网络进行特征提取,分别得到视觉空间特...
  • 本申请涉及人工智能和交通安全监测技术领域,具体涉及一种司机异常行为检测方法、电子设备及可读存储介质,旨在解决如何实现实时、准确、高效的司机异常行为检测的技术问题。为此目的,本申请基于针对司机的视频采集结果和预设的异常检测提示词,获取跨模态特...
  • 本发明提供了一种平台跳跃异常行为识别方法、装置、设备及介质,包括:获取连续视频帧,并基于获取的连续视频帧筛选包含垂直位移动作的候选片段,对候选片段进行自适应帧采样生成输入张量;利用优化的视频Swin变换器对输入张量进行特征提取获得多尺度时空...
  • 本发明提供了一种基于Mediapipe与XGBoost算法的手语识别方法,涉及计算机视觉与模式识别技术领域,通过采用Mediapipe框架实现手部、手臂、脸部多部位关键点的精准协同提取,替代传统图像处理的落后方式;构建多模态特征融合体系,拓...
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