科创中国
基于低秩注意力机制的动作识别方法、系统、设备及介质
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-07 12:12:17
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-09-14 11:24:10
本申请涉及信号处理技术领域，特别涉及一种基于低秩注意力机制的动作识别方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：基于柔性压力传感器，采集人体动作的压力信号；柔性压力传感器采用柔性苯基硅材料和碳纳米管制成；基于人体动作的压力信号，构建人体动作识别数据集；基于低秩注意力机制，构建深度学习网络，并基于深度学习网络，对人体动作识别数据集中的人体动作进行识别。本申请采用柔性压力传感器获取触觉信息以实现人体动作识别，避免侵犯隐私和佩戴不便的担忧；同时，使用低秩注意力机制的深度学习网络，实现人体动作识别，降低了时间开销和显存开销。
1.一种基于低秩注意力机制的动作识别方法，其特征在于，包括：
基于柔性压力传感器，采集人体动作的压力信号；所述柔性压力传感器采用柔性苯基硅材料和碳纳米管制成；
基于所述人体动作的压力信号，构建人体动作识别数据集；
基于低秩注意力机制，构建深度学习网络，并基于所述深度学习网络，对所述人体动作识别数据集中的人体动作进行识别。
2.根据权利要求1所述的基于低秩注意力机制的动作识别方法，其特征在于，所述柔性压力传感器为基于裂纹孔洞结构的柔性苯基硅/功能性碳纳米管的压阻式压力传感器。
3.根据权利要求1所述的基于低秩注意力机制的动作识别方法，其特征在于，所述柔性压力传感器包括多个；
将所述柔性压力传感器放置在采集位置，对人体动作的压力信号进行采集。
人体动作识别是指机器获取并分析人体活动时产生的动作信息，能帮助我们解决生活中的许多问题。早期的人体动作识别研究多集中在几种比较容易获得的信息输入，主要是视觉，比如RGB彩色图像或者灰度视频。人体动作识别技术在医疗保健、运动、娱乐和安全等领域都有广泛应用。
传感器技术和计算机技术的快速发展推动了基于传感器的人体动作识别技术的发展。基于计算机视觉的人体动作识别研究已经有了不错的效果，但容易受到环境光线等外界因素的影响。因此有研究使用柔性压力传感器实现人体动作识别，利用安装在身体各个位置的传感器来检测和记录身体的变化和动作，从而实现对人体动作的监测和防护。
然而，目前的传感器技术在高灵敏度、高耐久性和低成本等方面仍存在不足，限制了该技术的发展。另一方面，在边缘设备上进行人体动作识别需要具备高效、廉价且有效的深度学习算法。目前，现有的深度学习算法在计算开销和时间开销方面存在限制，难以满足实际需求。
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
本申请通过提供一种基于低秩注意力机制的动作识别方法及系统，使用柔性压力传感器获取触觉信息实现人体动作识别，避免基于其他方案的侵犯隐私和佩戴不便的担忧；此外，本申请使用低秩注意力Transformer实现人体动作识别，降低了时间开销和显存开销。为了验证本申请提供的基于低秩注意力机制的动作识别方法的可行性，通过在采集得到的人体动作识别数据集上进行了深度学习分类实验。实验结果说明本申请能够实现人体动作识别，同时本申请所提出的低秩注意力Transformer模型具备较好的分类效果，且相比于Transformer有着更小的显存占用和时间开销。
技术合作
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本申请的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。任何本领域技术人员，在不脱离本申请的精神和范围内，均可作各自更动与修改，因此本申请的保护范围应当以权利要求限定的范围为准。
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