[发明专利]一种基于改进的C3D视频行为检测方法有效
| 申请号： | 201910302041.9 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111832336B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 卿粼波;李龙;何小海;李诗菁;吴晓红;滕奇志 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进的C3D视频行为检测方法，主要涉及卷积神经网络。在NVIDIA JetsonTX2上，采用改进的SqueezeNet与C3D相结合卷积神经网络，并引入BN层与short‑cut结构，最后将训练模型部署到NVIDIA JetsonTX2上，对视频行为进行分析、检测。实验结果表明，改进后的SqueezeNet‑C3D卷积神经网络相比于C3D神经网络在精度上提高了4.4％；改进后的SqueezeNet‑C3D网络与SqueezeNet‑C3D网络相比，参数量降低了15％，降低网络对计算机硬件的要求。可见本发明提出的网络具有精度高、参数量少的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 c3d 视频 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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