基于HRNet-双流transformer网络的人体动作识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

一种基于HRNet‑双流transformer网络的人体动作识别方法，由采集人体动作视频、构建HRNet‑双流transformer网络、训练HRNet‑双流transformer网络、识别人体动作类别步骤组成。本发明采用了HRNet‑双流transformer网络，借助HRNet‑双流transformer网络提取人体动作视频的特征，降低了现有人体动作识别技术中人体动作视频的环境对人体动作识别结果的影响，有效地提高人体动作识别的准确性。本发明具有对采集的人体动作视频质量要求低、识别视频中人体动作准确率高、应用场景广泛等优点，可在街道、教室、餐厅、会议室等场景识别人体动作。

《基于HRNet-双流transformer网络的人体动作识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023106026502，当前法律状态为已下证，由陕西师范大学提出申请，发明人为裴炤;周彦辛;张艳宁，申请日期为2023-05-25，公开（公告）日期为2025-08-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。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：一种基于HRNet‑双流transformer网络的人体动作识别方法，由采集人体动作视频、构建HRNet‑双流transformer网络、训练HRNet‑双流transformer网络、识别人体动作类别步骤组成。本发明采用了HRNet‑双流transformer网络，借助HRNet‑双流transformer网络提取人体动作视频的特征，降低了现有人体动作识别技术中人体动作视频的环境对人体动作识别结果的影响，有效地提高人体动作识别的准确性。本发明具有对采集的人体动作视频质量要求低、识别视频中人体动作准确率高、应用场景广泛等优点，可在街道、教室、餐厅、会议室等场景识别人体动作。

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