公开(公告)号：CN117036913A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310780602.2

申请日：2023-06-29

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 许侃 ,  丁宇宁 ,  张昊男 ,  李与时

IPC: G06V10/94 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习数据预处理过程的图像算法库及其使用方法，所述的图像算法库内部集成空间级算法、像素级算法和工具算法，以空间级算法与像素级算法为资源层、工具算法为组织层建立核心架构。其使用方法包括以下步骤：首先，根据当前图像数据和任务要求从图像算法库中选择对应的图像算法，其中图像算法包括空间级算法、像素级算法、工具算法；其次，选择好算法后，使用图像算法库中的算法序列类model_list.Model_list构建算法序列，对图像按任务要求进行处理；最后，将处理好的图像数据保存到本地后，得到优化后的图像数据集，用于深度模型训练。本发明提供的算法丰富，具有灵活性好、可维护性强的特点。

公开(公告)号：CN115116139B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202210816170.1

申请日：2022-07-12

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘胜蓝 ,  丁宇宁 ,  李光哲 ,  张津榕

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 基于图卷积网络的多粒度人体动作分类方法，属于视频动作识别领域，为了解决生成准确和高鲁棒性的动作分类结果的问题，要点是将骨骼点划分为骨骼点本身、靠近重心的一近邻节点、远离重心的一近邻节点三个子集，在骨架拓扑的三个通道上，将输入数据通过卷积、不同维度的均值压缩和维度扩展处理，提取空间的特征矩阵和时间特征矩阵，同时，对输入数据进行卷积等，效果是可以对粗粒度的动作数据和细粒度的动作数据都进行准确分类。

公开(公告)号：CN115116139A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210816170.1

申请日：2022-07-12

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘胜蓝 ,  丁宇宁 ,  李光哲 ,  张津榕

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 基于图卷积网络的多粒度人体动作分类方法，属于视频动作识别领域，为了解决生成准确和高鲁棒性的动作分类结果的问题，要点是将骨骼点划分为骨骼点本身、靠近重心的一近邻节点、远离重心的一近邻节点三个子集，在骨架拓扑的三个通道上，将输入数据通过卷积、不同维度的均值压缩和维度扩展处理，提取空间的特征矩阵和时间特征矩阵，同时，对输入数据进行卷积等，效果是可以对粗粒度的动作数据和细粒度的动作数据都进行准确分类。