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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于云‑边‑端架构的工人作业行为识别方法、系统、设备及存储介质，该方法首先获取工业人员的行为数据，根据所述行为数据获取人体关键点信息。其次通过图卷积模块和多尺度时间卷积模块对人体关键点信息，进行聚合特征处理。最后通过分类模块，基于聚合特征输出工业人员对应的行为类型。该系统包括获取模块、处理模块和识别模块。本发明能够充分利用人体关键点的空间维度和时间维度上的信息，从而获得的人体关键点特征更为准确，并减少了空间维度上的关节特征或者是时间维度上的关节特征的信息丢失，以此提高识别精度。
主权项：1.一种基于云-边-端架构的工人作业行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取工业人员的行为数据，根据行为数据获取人体关键点信息Hp；S2，通过图卷积模块和多尺度时间卷积模块对人体关键点信息Hp，进行聚合特征处理；S3，聚合特征通过分类模块，输出工业人员对应的作业行为类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于云-边-端架构的工人作业行为识别方法、系统、设备及存储介质
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