意图识别 人体骨架4
时间: 2025-07-10 20:12:56 浏览: 10
### 人体骨架检测与意图识别算法实现
#### 图卷积神经网络的应用
为了更好地捕捉行人身体各个部位在不同行为中的关联性,可以采用图卷积神经网络(GCN)。该方法通过构建基于深度优先树遍历顺序的子图来学习不同身体部位间的相关性。此技术不仅提升了对人体各部分间关联性的关注程度,还提高了行为识别算法的整体性能[^2]。
#### 自适应图卷积与ECA通道注意力模块
利用自适应图卷积可以在图模型计算过程中为每一部分自动调整权重,使这些权重与其他训练参数一同被参数化和优化。与此同时,在每一个图卷积网络层嵌入ECA通道注意力模块有助于防止因特征图降维而可能造成的模型性能下降问题。
#### 多尺度图表示法
针对更精细地描述人体结构的需求,提出了单尺度图逐步抽象人体骨骼以及跨尺度图连接相邻两者的方案。这种多尺度图是可训练且能在不同网络层次上展现动态变化特性,从而更加灵活地表达各级别之间身体组件的关系[^3]。
#### HCN模型及其特点
HCN模型专注于如何高效处理来自多个时间点上的骨架数据序列。具体来说就是先从这些序列里提取共同存在的模式信息,再经由多层次聚合操作将初级特征同较高级别的理解相结合,最终达到全面解析复杂人类活动的目的[^4]。
```python
import torch
from models import AdaptiveGraphConvolution, ECANetModule, MultiScaleSkeletonRepresentation
def intent_recognition_model(input_data):
# Initialize components of the model
adaptive_gcn = AdaptiveGraphConvolution()
eca_module = ECANetModule()
multi_scale_skeleton = MultiScaleSkeletonRepresentation()
# Process input data through each component sequentially
gcn_output = adaptive_gcn(input_data)
attention_applied = eca_module(gcn_output)
final_representation = multi_scale_skeleton(attention_applied)
return final_representation
```
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