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申请/专利权人：湖南中科助英智能科技研究院有限公司
摘要：本发明提出了一种基于TSN模型的群体‑个体多人视频行为识别方法，包括：采用TSN稀疏采样的策略对公共数据集中的视频数据进行分割；采用预设注意机制网络，分别学习分割后的视频数据的视频级特征和图像帧特征；将所述视频级特征和图像帧特征进行融合，获取时空特征；利用CNN模型提取所述视频数据中的全局运动特征；将全局运动特征与时空特征进行融合，获取个体‑群体行为所属类别。本发明提高了视频行为识别的性能，为视频监控、智能分析等领域带来了更精准和可靠的应用前景。
主权项：1.一种基于TSN模型的群体-个体多人视频行为识别方法，其特征在于，包括：采用TSN稀疏采样的策略对公共行为识别视频数据集中的视频数据进行分割；采用预设注意机制网络，分别学习分割后的视频数据的视频级特征和图像帧特征；将所述视频级特征和图像帧特征进行融合，获取时空特征；利用CNN模型提取所述视频数据中的全局运动特征；将全局运动特征与时空特征进行融合，获取个体-群体行为所属类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南中科助英智能科技研究院有限公司 一种基于TSN模型的群体-个体多人视频行为识别方法
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