【摘 要】
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人行为识别是智能安防监控领域的重要任务之一,传统的行为识别方法将原始图像集中上传至云端服务器,造成网络拥堵、服务器计算压力与计算延迟等问题。本文提出一种采用边缘计算的多时间尺度骨架特征融合行为识别方法。首先,从人行为的原始图像中提取关键点空间位置,构建人行为骨架特征。然后,将骨架特征提取与识别任务部署至多个边缘节点,在各个边缘节点上分别提取不同时间尺度的骨架特征并进行识别,所有边缘节点的识别结果上
【机 构】
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清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室 北京100084
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人行为识别是智能安防监控领域的重要任务之一,传统的行为识别方法将原始图像集中上传至云端服务器,造成网络拥堵、服务器计算压力与计算延迟等问题。本文提出一种采用边缘计算的多时间尺度骨架特征融合行为识别方法。首先,从人行为的原始图像中提取关键点空间位置,构建人行为骨架特征。然后,将骨架特征提取与识别任务部署至多个边缘节点,在各个边缘节点上分别提取不同时间尺度的骨架特征并进行识别,所有边缘节点的识别结果上传至云端服务器并进行融合决策。本方法不仅能够根据准确率需求调整边缘节点数量,实现计算资源动态调度,缓解网
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