基于关节点-深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法

本发明公开了一种基于关节点‑深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法，包括如下步骤：步骤S1:构建关节点‑深度联合RGB关注特征图；步骤S2:采用卷积神经网络对关节点‑深度联合RGB关注特征图进行深层特征提取，并结合长短期记忆网络进行时序建模，得到最终识别结果。本发明提出了一种基于关节点‑深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法，该方法中构建了一种新的多模态数据深度学习的融合框架，利用深度信息关节点信息对RGB数据模态进行关注，充分考虑双人交互运动中的交互关系，并结合CNN和LSTM进行时序建模，加强视频动作的时间依赖关系。

《基于关节点-深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法》是一发明专利，专利号为 2021100600320，当前法律状态为已售，由沈阳航空航天大学提出申请，发明人为姬晓飞;田晓欧;李俊鹏;琚兆杰;张可心，申请日期为2021-01-18，公开（公告）日期为2023-12-19，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：#人工智能/计算机视觉/人体行为识别/智能视觉/人体动作识别。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于关节点‑深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法，包括如下步骤：步骤S1:构建关节点‑深度联合RGB关注特征图；步骤S2:采用卷积神经网络对关节点‑深度联合RGB关注特征图进行深层特征提取，并结合长短期记忆网络进行时序建模，得到最终识别结果。本发明提出了一种基于关节点‑深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法，该方法中构建了一种新的多模态数据深度学习的融合框架，利用深度信息关节点信息对RGB数据模态进行关注，充分考虑双人交互运动中的交互关系，并结合CNN和LSTM进行时序建模，加强视频动作的时间依赖关系。

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