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申请/专利权人:南通泽锐科技信息有限公司
摘要:本发明公开了一种动态视频特征识别方法,包括以下步骤:1对输入的视频序列进行预处理,包括去噪、调整分辨率的方式,以提高后续特征提取的准确性;2采用改进的时间卷积网络TCN提取视频序列中的特征;3利用长短期记忆网络LSTM对提取的特征进行时序分析;4结合注意力机制优化特征权重分配,增强模型对关键特征的关注能力,从而提高特征识别的准确性;5通过特征匹配算法实现动态视频特征的识别与跟踪,该算法能够有效度量特征之间的相似性,实现高效的特征匹配和跟踪。通过使用扩张卷积来增加感受野,并引入残差连接以缓解梯度消失问题,提高了特征提取的准确性和效率。
主权项:1.一种动态视频特征识别方法,其特征在于,包括以下步骤:1对输入的视频序列进行预处理,包括去噪、调整分辨率的方式,以提高后续特征提取的准确性;2采用改进的时间卷积网络TCN提取视频序列中的特征;3利用长短期记忆网络LSTM对提取的特征进行时序分析;4结合注意力机制优化特征权重分配,增强模型对关键特征的关注能力,从而提高特征识别的准确性;5通过特征匹配算法实现动态视频特征的识别与跟踪,该算法能够有效度量特征之间的相似性,实现高效的特征匹配和跟踪。
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百度查询: 南通泽锐科技信息有限公司 一种动态视频特征识别方法
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