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申请/专利权人：南京信息工程大学
申请日：2024-03-11
公开（公告）日：2024-04-12
公开（公告）号：CN117876939A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V40/20;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开
摘要：本发明公开了一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法及装置，方法包括：将待检测的视频数据输入训练好的检测网络，得到实时时空行为检测结果；检测网络的训练包括：将原始视频截取为多个等时长的视频片段，将每个视频片段截取固定帧数的图像；对视频片段和其中的关键帧进行特征提取，得到时空特征和空间解耦特征；将时空特征输入到轻量时空扩张增强模块，得到时空增强特征；将时空增强特征进行上采样操作并与空间解耦特征在空间维度上对齐连接，将连接后的特征输入多尺度特征融合模块作为动作分类及定位的依据；优化损失函数并重复训练使得检测网络收敛，得到训练好的检测网络。本发明有效权衡了检测精度和速度，适用于实时行为检测任务。
主权项：1.一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法，其特征在于，包括：将待检测的视频数据输入训练好的检测网络，得到实时时空行为检测结果；其中，检测网络的训练包括：步骤a：将原始视频截取为多个等时长的视频片段，将每个视频片段截取固定帧数的图像；步骤b：对视频片段和其中的关键帧进行特征提取，得到时空特征、空间分类特征和空间回归特征；步骤c：将时空特征划分为g组并分别输入到g个轻量时空扩张增强模块中，提取全局、低噪声的时空增强特征；步骤d：将时空增强特征进行上采样操作并与空间分类特征、空间回归特征在空间维度上对齐并连接，将连接后的特征输入多尺度特征融合模块中作为动作分类及定位的依据；步骤e：优化损失函数，平衡动作识别与动作定位结果，加快网络收敛速度；步骤f：重复步骤a至步骤e使得检测网络收敛，得到训练好的检测网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于时空特征增强的实时时空行为检测方法及装置
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