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申请/专利权人：湘潭大学
申请日：2022-12-19
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262404A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/08;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于分离时空关系的群体行为识别方法、设备和介质，本发明将排球数据集和群体行为数据集作为网络的训练样本，采用了图像预处理操作能够防止模型过拟合，同时提高模型的适应能力；针对分离并增强后的时空特征，采用了包含多头自注意力层的时空关系聚合模块，使源于同一个特征的不同维度的特征重新融合，充分发挥了自注意力机制的强大性能，使不同维度的特征充分弥补，以增强群体行为识别能力。
主权项：1.一种基于分离时空关系的群体行为识别方法、设备和介质，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：搭建神经网络模型框架；所述的神经网络模型框架包括主干网络特征提取模块，时空关系分离模块，时空关系聚合模块；通过将属于主干网络特征提取模块中的最后一层的输出特征图，输入到时空关系分离模块，进一步精细化提取到的群体特征；然后分别将精细化的群体特征输入到时空关系聚合模块，将不同个体对群体特征的信息影响进行聚合，得到最后的结果；步骤2：对带标签图片的数据集进行预处理以扩充图片数量并统一大小，然后基于这些图片训练神经网络模型，直至训练完成；步骤3：将待识别的图片输入训练完成的神经网络模型中，得到识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘潭大学 基于分离时空关系的群体行为识别方法、设备和介质
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