[发明专利]一种时序事件动作检测方法有效
| 申请号： | 201910541650.X | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110427807B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 韩红 | 申请（专利权）人： | 诸暨思阔信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/20;G06V10/40;G06V10/82;G06V10/25;G06V20/50;G06V10/764;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广东东莞市中晶知识产权代理事务所(普通合伙) 44661 | 代理人： | 张海英 |
| 地址： | 311800 浙江省绍兴市诸暨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种一种时序事件动作检测方法，以整段视频中每个视频帧作为关键帧，选取前后或者附近相互关联的时序片段，根据所选时序片段长度，搭建3D卷积神经网络，保证3D卷积网络输出为2D动作特征图，忽略时序关联片段的微小位移变化，假设与关键帧位置大致相同，通过候选区域网络在动作特征图上找到关键帧的候选预测框，锁定动作范围大小后，将相应的动作特征选出，经过ROI Align归一化为相同尺寸大小，送入Faster RCNN的分类和回归网络中，得到最后所需的动作检测结果，对时序事件中动作特征建模，用3DCNN提高Faster RCNN中RPN提取候选区域所用动作特征质量，进而提高动作检测回归的准确率，之后用于FasterRCNN中动作识别，也能提高动作检测分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 时序 事件 动作 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种时序事件动作检测方法，其特征在于，所述方法包括：将输入视频转化为视频帧后，找到该关键帧的时序关联片段，选择3D卷积神经网络进行时序建模提取关键帧前后的动作特征；获取了关键帧的时续关联片段特征后，利用动作特征提出候选区域；对候选区域进行动作识别；生成UCF24数据集；处理UCF24数据集，经过筛选简化后，进行实验并对结果分析。
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