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申请/专利权人：武汉众智数字技术有限公司
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。
主权项：1.一种基于深度学习的步态识别序列获取方法，其特征在于，包括：S100.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；S200.训练行人目标检测模型；S300.采集待识别数据；S400.对待识别数据进行目标检测；S500.对检测到的目标进行跟踪；S600.对跟踪的输出进行运动目标检测；S700.对待分割步态序列进行筛选；S700中，对待分割步态序列进行筛选，具体包括：S701.输入运动目标检测后输出的行人序列，其中序列数为S；S702.设定最小步态序列数N，最大步态序列数M；S703.确定选择序列索引编号，设定开始索引SI＝0,结束索引EI＝0，如果SM，则SI＝S-M2，EI＝SI+M2-1；如果SM，则SI＝0,EI＝S-1；S704.根据选择的索引编号，确定初始待分割序列L0；S705.设定每一帧图像数据高宽比阈值为T；S706.依次计算分割序列L0中每一帧数据数据的宽高比，与阈值T比较，小于T的舍弃；S707.输出待分割步态序列；S800.对待分割序列每一帧图像进行行人质量验证；S900.输出步态识别序列。
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百度查询： 武汉众智数字技术有限公司 一种基于深度学习的步态识别序列获取方法和系统
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