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一种基于3D时间流和并行空间流的双流卷积行为识别方法

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本发明公开了一种基于3D时间流和并行空间流的双流卷积行为识别方法，包括如下步骤：首先对于输入视频，进行光流块提取；其次对输入视频进行分段，抽取视频帧，并剪裁出人体部分；然后将光流块输入3D卷积神经网络，将剪裁帧输入并行空间流卷积网络；最后将并行空间流的分类结果进行融合，并与时间流得分进行拼接形成全连接层，最后经过输出层输出识别结果。本发明利用人体部分剪裁以及并行的空间流网络进行单帧识别，在空间上提高了单帧的识别准确率，同时利用3D卷积神经网络进行光流的动作特征提取，提高了时间流部分的识别准确率，并利用最后的单层神经网络结合空间外观特征和时间动作特征进行决策融合，提高了整体的识别效果。

著录项

公开/公告号CN112183240B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-22

原文格式PDF
申请/专利权人山东大学;
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申请/专利号CN202010951064.5
发明设计人熊海良;周智伟;许玉丹;王宏蕊;张雅琪;沈航宇;
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申请日2020-09-11
分类号G06V40/20;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙);
代理人刘娜
地址 250013 山东省青岛市即墨区滨海路72号
入库时间 2022-09-06 00:36:08

法律信息

法律状态公告日

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2022-07-22

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发明专利权授予

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