[发明专利]单阶段的视频行为检测方法有效
| 申请号： | 201810607804.6 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108805083B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 王子磊;刘志康 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种单阶段的视频行为检测方法，其包括：在训练阶段，基于卷积神经网络构建多尺度行为片段回归网络；将训练视频和帧级真实行为标签作为输入，使用多任务学习的端到端优化方法训练多尺度行为片段回归网络，获得训练好的多尺度行为片段回归网络模型；在使用阶段，当新视频输入时，通过时间维度滑窗生成与训练视频具有相同长度的输入帧序列，使用训练好的多尺度行为片段回归网络模型，预测输入帧序列的行为类别和对应的时间位置；再使用非极大值抑制对预测结果进行处理，产生最终的行为检测结果。该方法可以提高检测性能与检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 阶段 视频 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种单阶段的视频行为检测方法，其特征在于，包括：在训练阶段，基于卷积神经网络构建多尺度行为片段回归网络；将训练视频和帧级真实行为标签作为输入，使用多任务学习的端到端优化方法训练多尺度行为片段回归网络，获得训练好的多尺度行为片段回归网络模型；在使用阶段，当新视频输入时，通过时间维度滑窗生成与训练视频具有相同长度的输入帧序列，使用训练好的多尺度行为片段回归网络模型，预测输入帧序列的行为类别和对应的时间位置；再使用非极大值抑制对预测结果进行处理，产生最终的行为检测结果。
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