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一种基于深度学习的步态识别序列获取方法和系统

基本信息

申请号 CN202111203193.7 申请日 -
公开（公告）号 CN113963437A 公开（公告）日 2022-01-21
申请公布号 CN113963437A 申请公布日 2022-01-21
分类号 G06V40/20（2022.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T7/246（2017.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 喻涵 申请（专利权）人 武汉众智数字技术有限公司
代理机构 北京汇泽知识产权代理有限公司 代理人 吴静
地址 430074湖北省武汉市东湖新技术开发区珞喻路546号
法律状态 -

摘要

摘要 一种基于深度学习的步态识别序列获取方法，包括：采集适用于步态识别场景的行人样本数据，行人样本数据包括正样本和负样本；训练行人目标检测模型；采集待识别数据；对待识别数据进行目标检测；对检测到的目标进行跟踪；对跟踪的输出进行运动目标检测；对待分割步态序列进行筛选；对待分割序列每一帧图像进行行人质量验证；输出步态识别序列。本发明公开的一个适用于步态识别场景的目标检测方法和系统，有效地过滤掉了无效的步态帧数据；本发明对跟踪输出进行运动目标检测，过滤掉了静止目标；本发明对待分割步态序列进行筛选和行人质量验证，保证了步态序列的合理性、有效性，极大地提高了步态识别的精度。