[发明专利]基于深度学习的周期性工业视频片段关键帧两阶段提取方法有效
| 申请号： | 202110532120.6 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113269067B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王雅琳;戚雨栋;袁小锋;王凯;刘晨亮;郭静宇;刘柢炬;桂卫华 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06V10/26;G06V10/74;G06Q10/0631;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 李崇章 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的周期性工业视频片段关键帧两阶段提取方法。该方法包括：获取工业视频图像，提取感兴趣区域，预处理，得到预处理后图像序列；构建基于深度学习的语义分割网络模型，提取所述预处理后图像的目标区域；第一阶段，构建卷积神经网络对所述预处理后图像进行分类，并对其时间序列进行分割，得候选关键帧序列集合；第二阶段，构建所述目标区域相似度矩阵，对所述候选关键帧序列进行聚类、筛选和融合，得关键帧。本发明针对工业视频特征复杂，当前方法缺乏全局性和局部性的问题，引入深度学习技术，以“先全局后局部”的两阶段思想，更快、更准确地提取了工业视频关键帧，对优化生产，实现提质增产具有指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 周期性 工业 视频 片段 关键 阶段 提取 方法 | ||
【主权项】：
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