[发明专利]一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置有效
| 申请号： | 202010313780.0 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111507275B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 赵清杰;邹远炳;张长春;李珊珊 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/50;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置。首先提取出视频序列的光流特征和像素梯度特征，得到对应的光流特征图序列和像素梯度特征图序列。然后利用图像卷积对光流特征图序列和像素梯度特征图序列进行融合。最后利用三维卷积网络对融合特征图序列进行特征提取，得到视频时序信息。装置包括视频帧获得模块、图像尺寸预处理单元和图像颜色通道预处理模块。视频帧获得模块将视频转换为相同格式图像序列。图像序列送入图像尺寸预处理模块，将图像序列尺寸设置为相同固定尺寸。图像序列输入至图像颜色通道预处理模块，进行RGB颜色通道处理，将颜色三通道压缩成单通道。本发明有效提高了提取视频图像目标时序信息的准确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视频 数据 时序 信息 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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