[发明专利]一种基于双流深度神经网络的人体行为识别方法有效
| 申请号： | 202011617145.8 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112766062B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 钱惠敏;黄敏;皇甫晓瑛 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 钱玲玲 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流深度神经网络的人体行为识别方法，旨在解决深度学习运用在视频识别中存在的技术问题。其包括：根据原始视频数据集获得多个RGB图像序列；利用训练好的空间域行为识别模型和时间域行为识别模型分别处理RGB图像序列，获得空间域识别类型概率矩阵和时间域识别类型概率矩阵；利用均值融合模型对空间域识别类型概率矩阵和时间域识别类型概率矩阵进行概率融合，获得原始视频数据集对应的人体行为识别结果。本发明能够有效提高人体行为识别精准度，并且具有良好的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双流 深度 神经网络 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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