基于高效時(shí)空?qǐng)D卷積的異常步態(tài)識(shí)別算法研究

摘要： 為實(shí)現(xiàn)人體異常步態(tài)的自動(dòng)識(shí)別，本研究提出一種基于高效時(shí)空?qǐng)D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常步態(tài)識(shí)別算法，使用兩個(gè)Kinect深度相機(jī)傳感器提取人體三維骨架數(shù)據(jù)，基于時(shí)空?qǐng)D卷積采用早期多分支融合策略，生成關(guān)節(jié)、運(yùn)動(dòng)和骨骼三類特征。經(jīng)特征融合后，使用兩個(gè)時(shí)空?qǐng)D卷積塊作為主流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)合時(shí)空關(guān)節(jié)注意力機(jī)制增強(qiáng)模型鑒別能力。在兩個(gè)公開數(shù)據(jù)集上測(cè)試分別取得了99.37%和96.10%的平均準(zhǔn)確率...