[发明专利]基于深度学习的行为识别方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910405370.6 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110135345A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 刘江锋 | 申请（专利权）人： | 武汉纵横智慧城市股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/017 |
| 代理公司： | 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 | 代理人： | 赵爱蓉 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行为识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过在红灯亮之前的预设时间范围内采集预设路段上行人的步行行为信息；提取所述步行行为信息中的当前静态图像信息和当前光流图像信息；通过深度学习的静态图像行为识别模型对所述当前静态图像信息进行行为识别，得到静态行为识别结果；通过深度学习的动态图像行为识别模型对所述当前光流图像信息进行行为识别，得到动态行为识别结果；根据所述静态行为识别结果和动态行为识别结果对所述步行行为信息进行行为识别；根据所述静态行为识别结果和动态行为识别结果对所述步行行为信息进行行为识别，从而提高行为识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 行为识别 行为信息 行为识别结果 动态行为 步行 静态图像信息 存储介质 图像信息 光流 预设 学习 动态图像 静态图像 红灯 采集 路段 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的行为识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的行为识别方法包括：在红灯亮之前的预设时间范围内采集预设路段上行人的步行行为信息；提取所述步行行为信息中的当前静态图像信息和当前光流图像信息；通过深度学习的静态图像行为识别模型对所述当前静态图像信息进行行为识别，得到静态行为识别结果；通过深度学习的动态图像行为识别模型对所述当前光流图像信息进行行为识别，得到动态行为识别结果；根据所述静态行为识别结果和动态行为识别结果对所述步行行为信息进行行为识别。
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