[发明专利]实时行为识别方法及系统有效
| 申请号： | 201811058694.9 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109325430B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 姚丽;董远;白洪亮;熊风烨 | 申请（专利权）人： | 苏州飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市苏州工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种实时行为识别方法及系统，通过对待识别视频中的视频帧进行采样，并将采样结果输入至学习后的预设卷积神经网络，由学习后的预设卷积神经网络输出待识别视频产生的实时光流，可以大大降低获取实时光流的时间，再基于实时光流，确定待识别视频中行为的类别，可提高行为识别的速度。同时由于本发明实施例中采用学习后的预设卷积神经网络，可以避免单次计算产生的识别结果不准确的问题。而且，本发明实施例中在获取到采样结果后并不需要对采样结果进行保存，而是直接将采样结果输入至学习后的预设卷积神经网络中，并不需要对存储空间进行限定，进一步节约了行为识别的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 实时 行为 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种实时行为识别方法，其特征在于，包括：对待识别视频中的视频帧进行采样，并将采样结果输入至预设卷积神经网络，由所述预设卷积神经网络输出所述待识别视频产生的实时光流；基于所述实时光流，确定所述待识别视频中行为的类别；其中，所述预设卷积神经网络由样本视频中每两个相邻的样本视频帧作为输入，所述样本视频产生的实时光流作为输出学习得到。
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