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基于故事板关系模型的人群行为识别方法

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本发明公开了一种基于故事板关系模型的人群行为识别方法，包括以下步骤：载入预训练好的卷积神经网络CNN，提取个体静态特征；使用PGP模块获取人群中的关键人物；使用PGP模块根据关键人物绘制出故事板；使用Dual‑GCN学习故事板中人物的视觉和地理关系；通过softmax层对Dual‑GCN的输出进行分类，得到最终的人群行为类别。本发明与传统人群行为识别方法相比，具有更高的识别准确率。

著录项

公开/公告号CN112329541B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN202011080364.7
发明设计人舒祥波;李泊宁;严锐;
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申请日2020-10-10
分类号G06V40/10(20220101);G06V10/44(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/74(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);
代理机构11833 北京化育知识产权代理有限公司;
代理人尹均利
地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号
入库时间 2022-08-23 13:05:46

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2022-02-11

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发明专利权授予

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1. 基于故事板关系模型的人群行为识别方法 [P] . 中国专利： CN112329541B . 2022.02.11
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