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基于模态引导的多图人体姿态生成方法及装置: 本发明提出一种基于模态引导的多图人体姿态生成方法及装置，其中方法包括，获取训练数据集，训练数据集包括人体动作序列；将训练数据集输入模态引导多图模型，其中模态引导多图网络包括时序特征增强子网络和特征提取子网络；通过时序特征...; 唐进张晋顾宝轩尹建芹

基于关系建模的人体姿态估计方法: 本发明公开了基于关系建模的人体姿态估计方法，包括以下步骤：步骤一：给定一段包含N帧的视频，即<Image file="DDA0003309277240000011.GIF" he="87" imgContent="dra...; 党永浩尹建芹张志成唐进张少杰; 文献传递

一种端到端的局部视频行为语义预测方法: 本发明提出一种端到端的局部视频行为语义预测方法，包括，获取包含人体运动的视频；对视频中的片段采样x帧原始帧，对x帧原始帧的RGB差分信息进行下采样，通过2D卷积网络对下采样得到的RGB差分特征进行特征提取，获得局部运动特...; 尹建芹刘孝发孙源张志成唐进

基于模态引导的多图人体姿态生成方法及装置: 本发明提出一种基于模态引导的多图人体姿态生成方法及装置，其中方法包括，获取训练数据集，训练数据集包括人体动作序列；将训练数据集输入模态引导多图模型，其中模态引导多图网络包括时序特征增强子网络和特征提取子网络；通过时序特征...; 唐进张晋顾宝轩尹建芹

面向人体动作预测的对称残差网络: 2022年; 为了研究不同残差连接方式对人体动作预测卷积神经网络的影响,探讨了在保持网络深度一定的情况下,如何利用残差连接构成一个高效捕捉人体动作特征的预测模型。通过观察人体骨骼关节点排列方式,提出一种适用于人体骨骼关节点预测的对称残差连接方法,并基于该方法设计了对称残差块(symmetric residual block,SRB)。所设计的SRB,最后一层卷积核的感受野达到最大,覆盖了人体全部关节信息,采用的对称连接方式高效地利用浅层动态特征,使预测的效果更好、模型使用的参数更少。此外,本文提出一种基于2个SRB和1个解码器的端到端卷积网络——对称残差网络(symmetric residual network,SRNet),取得的预测结果高于基准方法。最后,在TensorFlow框架下利用公开数据集Human3.6M和CMU-Mocap进行了人体动作预测实验。其结果表明,与基准方法相比,本文方法的关节位置平均误差(mean per joint postion error,MPJPE)在各个预测时间点上均有0.2 mm~1 mm的降低,验证了本文提出的SRNet能有效建模人体姿态的全局空间特征。; 张晋唐进尹建芹; 关键词：卷积神经网络

一种基于图关系交互学习的人体动作预测方法及装置: 本发明提出一种基于图关系交互学习的人体动作预测方法，包括，获取训练数据集，所述训练数据集包括人体动作序列；构建图关系交互学习网络，其中，图关系交互学习网络采用双支路对称残差图卷积网络GCN结构，双支路GCN之间的连接类型...; 唐进顾宝轩尹建芹

一种具有预警功能的分布式视频监控装置: 本发明涉及视频监控领域，具体涉及一种视频监控装置，更具体的说涉及一种可组网构成分布式视频监控系统的视频监控装置和检测预警方法。针对现有视频监控技术存在的缺陷，本发明提供一种基于数字信号处理器(Digital Signal...; 唐进崔晓艳田晓明刘学海; 文献传递

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唐进