[发明专利]一种基于运动历史图像的视频目标检测方法在审
| 申请号： | 201910901854.X | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110705412A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 李韩玉;蔡强;余乐;李海生;颜津 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于运动历史图像的视频目标检测方法，目的是提高视频目标检测的速度和准确性。所述方法包括三个方面：(1)针对输入的视频帧序列，计算其运动历史图像，并通过残差网络对视频帧及其运动历史图像进行特征提取；(2)将提取到的两部分特征进行融合，输入到卷积神经网络中进行候选框的提取操作；(3)根据边界框回归算法以及构建的分类器得到视频目标检测的结果。本发明将运动历史图像加入到模型训练的过程中，不仅为模型提供了视频帧的特征信息还增加了视频帧序列之间的关联信息，由此可以提高视频目标检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 视频目标 运动历史 图像 检测 视频帧序列 卷积神经网络 准确度 对视频帧 关联信息 模型提供 模型训练 特征提取 特征信息 边界框 分类器 候选框 视频帧 残差 构建 算法 融合 回归 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于运动历史图像的视频目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(1)本发明使用了大规模视频目标检测的基准数据集ImageNet VID作为实验用的数据集，该数据集中包含了30个类别，且训练集和验证集已经被全部标注并完成了所有的视频片段的切帧操作；/n步骤(2)输入视频帧序列，记为I
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