AlphaPose用于姿态估计提取骨骼关键点坐标位置,时空图卷积网络(ST-GCN)用于动作识别,并通过试验进行验证.结果表明:该方法识别爬梯危险动作的准确率可以达到98.48%,同时,ST-GCN与支持向量机,随机森林,长短期记忆网络(LSTM)相比,具有更强的泛化能力.该方法通过对现场工人的不安全动作进行实时识别和预警,可改善传统安全...
2186 10 51:52 App 交通流量预测ASTGCN代码讲解 1 数据集介绍 + prepareData | pems04 pems08 5730 4 1:25:00 App Pytorch LSTM_GCN 图卷积神经网络_火车票识别项目 518 -- 10:15 App win 10 pytorch安装【 python3.8】 253 -- 0:08 App ST-GCN识别坤坤打球 浏览...
是图网络面临的问题之一。这方面的研究主要有两个思路：时间卷积（TCN）和序列模型（LSTM）。
1.本发明属于鱼类养殖投喂技术领域,特别是涉及一种基于st-gcn的鱼群摄食强度预测方法。 背景技术: 2.目前,对鱼类摄食强度评估模型的研究主要分为两个方面:一是采用cnn分类算法对鱼群摄食行为图像进行识别,二是对图像中鱼群个体的行为进行特征提取,然后通过人为设计的摄食强度指数进行评估或者通过svm、lstm等算法进行时间...
1.Introduction 近年来，人类动作识别已成为活跃的研究领域，因为它在视频理解中起着重要作用。一般而言，...
这方面的研究主要有两个思路:时间卷积(TCN)和序列模型(LSTM)。ST-GCN 使用的是 TCN,由于形状固定,我们可以使用传统的卷积层完成时间卷积操作。为了便于理解,可以类比图像的卷积操作。st-gcn 的 feature map 最后三个维度的形状为(C,V,T)(C,V,T),与图像 feature map 的形状(C,W,H)(C,W,H)相对应。
Spatio-TemporalAttention-BasedLSTMNetworksfor3DActionRecognitionand Detection 关键词:LSTM\spatio-temporal\attention model\actionrecognition&detection 针对问题:将RGB video-based中曾用过的attention [骨架动作识别]ST-NBNN&Deep Learning on Lie Groups CVPR2017 ...
背景技术 [0002] 目前,对鱼类摄食强度评估模型的研究主要分为两个方面:一是采用CNN分类算法 对鱼群摄食行为图像进行识别,二是对图像中鱼群个体的行为进行特征提取,然后通过人 为设计的摄食强度指数进行评估或者通过svm、lstm等算法进行时间序列预测。CNN分类算 法在训练和预测过程中,每一帧图像相互独立,而非一条完整...
基于关联分区和ST-GCN的人体行为识别
导言:暑假老师叫我们做动作识别,在查阅了一些做Action Recognition的paper后发现18年AAAI上一篇St-gcn[Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition]的性能和表现都不错而且是利用了我之前接触过的openPose的,加之采用的是之前没有学过的gcn来进行建模的,所以准备花一些时间对其进行...