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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于TED‑Net的非接触人‑物交互检测方法，包括以下步骤：对输入图像进行数据增强；通过卷积神经网络进行视觉特征提取，获取人‑物视觉特征；通过图像压缩技术获取特征图的压缩特征；获取基于编码器的全局特征编码；通过公共的查询矩阵获取三个查询向量分别表示人、物、交互关系，引入配对信息；融合编码后的特征构建三流解码器获取人的位置信息、物的位置信息及物体类别、交互类别，实现人物交互检测。本发明利用人‑物细粒度特征关注人‑物周围环境提供的有效信息，捕获非接触交互信息，在人物交互检测问题上，进一步提高了人物交互检测的精度。
主权项：1.一种基于TED-Net的非接触人-物交互检测方法，其特征是，包括以下步骤：a、对输入的人物交互图像进行数据增强；b、将数据增强后的图像输入到卷积神经网络中，通过卷积神经网络进行视觉特征提取，获取人-物视觉特征；c、通过图像压缩将人-物视觉特征进行压缩获取特征图的压缩特征；d、通过编码器对压缩后的特征图进一步编码，获取基于编码器的全局特征编码；编码器Encoder包括N个子编码器层堆叠而成，每个子编码器层分别包括两个子层，第一个子层包括多头注意力层和规范化层，第二个子层包括前馈神经网络层和规范化层；e、通过查询矩阵获取三个查询向量分别表示人、物、交互关系，引入配对信息；f、融合编码后的特征构建三流解码器获取人的位置信息、物的位置信息及物体类别、交互类别，实现人物交互检测；所述的三流解码器包括交互解码器和采用DispersalDecoder架构的人物分散解码器、物体分散解码器，其中人物分散解码器与物体分散解码器的输入不同；所述DispersalDecoder为双路设计，上路负责预测人-物框，关注边框信息；下路负责关注人-物的自身以及外部信息并送入到交互解码器中；所述交互解码器共有三个输入：查询向量Qa、人物分散解码器和物体分散解码器的输出之和HO以及编码器编码后的全局特征编码XE，交互解码器使用额外辅助机制辅助判断人-物交互类别；所述额外辅助机制利用人-物之间的相对位置、人-物框的交互比、人-物框的面积比信息辅助判断人-物的交互类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于TED-Net的非接触人-物交互检测方法
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