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申请/专利权人：内蒙古科技大学
摘要：本发明实施例提供的行为识别方法、装置和电子设备，能够通过2D神经网络从关键帧中提取人物空间信息进行提取和定位，3D神经网络从序列图像中提取时空信息进行分类，最终基于两种网络自身的优异性能，得到兼顾输入图像的时空特征信息和空间定位数据的结果，最后通过综合计算，得到高准确率的行为类别识别结果，数据处理高效。
主权项：1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取多帧连续目标行为图像；将所述多帧连续目标行为图像按照时序输入预设的三维卷积神经网络，通过时空特征提取和分类后得到第一数据；将所述多帧连续目标行为图像中的关键帧图像输入预设的二维卷积神经网络，通过空间特征提取和定位后得到第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据确定所述目标行为图像对应的行为识别结果；所述三维卷积神经网络至少包括第一网络层和第二网络层，其中第一网络层包括压缩卷积层，第二网络层包括卷积层；所述将所述多帧连续目标行为图像按照时序输入预设的三维卷积神经网络，通过时空特征提取和分类后得到第一数据，包括：将所述多帧连续目标行为图像按照时序输入所述第一网络层，提取时空特征信息，并得到第一特征图；将所述第一特征图通过所述第二网络层，修改为适合预设损失函数分类的形状，得到第一特征数据；根据所述第一特征数据进行分类计算，得到对应多帧连续目标行为图像的行为分类结果，其中，所述第一数据包括所述行为分类结果；所述将多帧连续目标行为图像中的关键帧图像输入预设的二维卷积神经网络，通过空间特征提取和定位后得到第二数据，包括：将所述多帧连续目标行为图像中的关键帧图像输入所述的二维卷积神经网络，进行空间特征提取，得到第二输出张量；根据所述第二输出张量，进行坐标转换计算，得到所述关键帧图像的行为信息定位数据，其中，所述第二数据包括所述定位数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古科技大学 行为识别方法、装置及电子设备
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