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一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法

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本发明公开了一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法，包括以下步骤：特征分割获得原特征组，计算原特征组对应的参考特征组从而得到运动特征组；对运动特征计算运动状态注意力评分和运动状态变化注意力评分以及综合特征注意力评分，根据综合特征注意力评分对运动特征进行激励并输出，并对注意力权重序号进行更新；对激励后的运动特征进行分割，根据更新后的特征注意力评分对特征组进行排序并通过层次有序残差卷积模块实现多尺度时空关系建模；更新卷积核权重，重复S1‑S3的内容直至收敛。本发明能够以一种计算量较少的方法生成时空融合特征，降低生成光流特征的计算量以提高模型运行速度；有效提高时空建模的精度。

著录项

公开/公告号CN114220171A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-22

原文格式PDF
申请/专利权人重庆大学;
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申请/专利号CN202111546471.9
发明设计人李嘉豪;周明亮;何静媛;尚赵伟;纪程;魏雪凯;
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申请日2021-12-16
分类号G06V40/20(20220101);G06V20/40(20220101);G06V10/26(20220101);G06V10/46(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人李冉
地址 400030 重庆市沙坪坝区正街174号
入库时间 2023-06-19 14:36:00

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法律状态公告日

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法律状态
2022-03-22

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