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申请/专利权人：合肥耀安科技有限公司
摘要：本发明公开了基于多粒度特征融合的人体行为分析方法，涉及计算机视觉、模式识别技术领域，具体包括：通过高清摄像头获取监控视频数据，并使用均值滤波和平滑技术减少噪声；将人体形态分解为直线段组合，并在霍夫空间中引入旋转和平移不确定性参数，提取多粒度特征；利用光流场和空间梯度场结合时空分析，获取人体运动和外观信息；将这些信息转换为极坐标表示，并进行特征融合；最后，使用朴素贝叶斯分类器对人体行为进行分类。本发明在使用时通过利用人体的运动信息来弥补外观特征较弱的缺点提高检测准确性，利用时间和空间域的信息，使系统不仅具备更强的判别能力，还能更好地适应各种环境和条件，增加了泛化能力。
主权项：1.基于多粒度特征融合的人体行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过高清摄像头获取监控场景的视频数据，并确保视频数据的清晰度和稳定性，避免噪声影响模型的训练；2将人体数据解析为以直线段为基元的组合，采用霍夫空间表示直线，并引入旋转和平移不确定性作为粒度参数，通过调节粒度参数，得到精细粒度特征和粗糙粒度特征的多粒度特征表示；3通过映射方程将图像转换到特征空间，控制粒度参数和特征参数来提取不同粒度的特征描述子，实现图像统一特征提取过程；4结合时空分析，利用光流场提取人体运动信息，并通过计算空间梯度场得到人体外观表达，将运动特征和外观特征统一表示为多粒度特征；5将运动信息和外观信息的多粒度特征分别提取，转换为极坐标表示并串接，实现时空分析与多粒度特征的融合，形成综合的人体行为特征表示；6利用Transformer将人体运动的关键帧姿态序列输入到嵌入层，结合位置编码来保留时间信息，再通过多层Transformer编码器进行特征提取和序列建模，最后通过线性层输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥耀安科技有限公司 基于多粒度特征融合的人体行为分析方法
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