基于图卷积神经网络的人体行为识别方法研究

摘要：

[目的]随着互联网、人工智能、云计算等技术的快速发展,视频、图像等文件的数据量也日益增长,探究选择合适的关键技术对这些数据中蕴含的有用信息进行挖掘.[方法]基于图卷积神经网络对人体3D骨架关键节点各种行为进行识别和研究,在MSR-Action 3D数据集中对骨架特征增强图卷积网络模型与近5年常用的人体行为识别算法识别行为的准确率进行对比.[结果]研究结果表明,骨架特征增强图卷积网络模型对人体行为识别的准确率最高.[结论]骨架特征增强图卷积网络模型为后期智慧交通领域的人体异常行为识别提供有价值的参考.

关键词：人工智能、图卷积、神经网络、异常行为识别

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究计划项目;重庆公共运输职业学院院级科研项目;重庆公共运输职业学院现代学徒制试点项目;重庆公共运输职业学院第一批青年骨干教师培养计划

在线出版日期：2023-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：18-23