基于激光扫描和深度学习的人体动作精准识别研究

作者：叶裴雷; 张大斌

来源：激光杂志, 2023, 44(10): 178-183.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2023.10.178

• 激光扫描
• 深度学习
• 人体动作识别
• 时空金字塔
• 注意力机制
• 目标检测

基于特征进行人体动作识别时，主要依靠短时间规模的时空特征，导致识别结果top-1值较低。因此，提出结合激光扫描技术和深度学习原理，设计有效的人体动作识别方法。针对激光扫描数据，进行去噪和校正处理。通过背景差分法划分静态背景与感兴趣区域，根据扫描数据点的连续性特点、空间位置关系，检测出待识别的人体目标。建立包含时空注意力机制的深度学习人体动作识别模型，获取扫描数据中包含的长期、复杂时空信息，得到融合特征输入融合域，得到初始分类结果。最后，结合决策融合机制，生成人体动作精准识别结果。实验结果表明：所提方法的top-1值为74.4%,与其他识别方法相比提升了30.7%、28.9%和24.2%。

• 单位
  华南农业大学; 广东白云学院