《一种基于分布式传感器融合网络的行为识别方法》

技术简介：

本发明涉及计算机视觉和模式识别技术领域,尤其涉及一种基于分布式传感器融合网络的行为识别方法,包括对加速度序列进行采样以保证序列长度的一致性；将来自不同传感器的加速度序列分别送入平行的特征学习模块提取Sensor Embedding；使用Transformer Encoder作为多传感器特征融合模块得到融合特征；对角速序列采样使角速度序列长度与帧数保持一致；来自不同传感器的角速度序列被合成角速度张量；角速度张量被送入一个CNN模型提取特征。本发明解决现实世界的运动场景往往具有很高的复杂性,对行为识别任务的鲁棒性构成挑战以及识别精度不高的问题。

研发人员：侯振杰;施海勇;钟卓锟;林恩;尤凯军