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道黄阁路441号龙岗天安数码创业园1基于连续图像关键点识别倒地的方法及其本发明公开了基于连续图像关键点识别倒本发明包括对视频流中出现的每个人赋予跟踪片中关键点编号ID于平面二维坐标中所在的位过对需要将一小段视频中的人体关键点信息组2依照抽取的每张图片中关键点编号ID于平面二维坐标中所在的位置构关键点编号ID于关键点分类模型中设置训练参数进行训练，检测视频流准备关键点编号ID坐标数据，关键点编号ID坐标数据关键点分类模型函数使用卷积网络和全连接网络通过卷积层提取视频流中每一帧的关键点编号ID信息，所体现的空全连接神经网络选择合适的损失函数和合适的全连接视频帧获取模块，于视频流中截取一段连续视频流，并将该连续视频关键点编号ID坐标数据组编辑模块，将抽取的图片中针对每个人赋予每个跟踪编号行为人对应的一视频流中图片上关键点训练模块：使用卷积网络和全连接网络构成混合框架34[0002]现有对视频中人判定是否出现的到底的行为是基于图片的目标依照抽取的每张图片中关键点编号ID于平面二维坐标中所在的位置构关键点编5全连接神经网络选择合适的损失函数和合适的全连接关键点编号ID坐标数据组编辑模块，将抽取的图片中针对每个人赋予跟踪编号，并将每个跟踪编号行为人对应的一视频流中图片上关键行时实现上述的所述的基于连续图像关键点识别1.本发明通过对需要将一小段视频中的人体关键点信息组成一个连续的关键点6依照抽取的每张图片中关键点编号ID于平面二维坐标中所在的位置构关键点编7[0033]对上述同一跟踪编号的人员的30张图片的关键点信息集成在一起，组成一个[0034]人体关键点信息和标签需对应对上述同一跟踪编号的人员的30张图片的关键点全连接神经网络选择合适的损失函数和合适的全连接成，上述中输入层输入尺寸是3x18x30，制作的数据通道为2x18x30，所以需要增加一个8关键点编号ID坐标数据组编辑模块，将抽取的图片中针对每个人赋予跟踪编号，并将每个跟踪编号行为人对应的一视频流中图片上关键行时实现上述的所述的基于连续图像关键点识别9

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