[发明专利]基于深度学习的轻量化视频动作识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110549551.3 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113343786B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王中元;陈建宇;曾康利;黄宝金 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化视频动作识别方法及系统，提出了一个多维度模块（MDM）来进行动作识别。MDM使用多个不同维度的2D卷积核来重构3D卷积核，这些模块兼具高效率和识别准确性。具体而言，MDM首先从三个正交维度上对视频立方体执行2D卷积，以协同的方式学习视频中动作主体的外观和运动特征。其次，沿通道维度对三个2D卷积进行分组操作，旨在进一步减少参数计算量。最后，对两个包含时空维度的协同卷积沿时间维度执行时间偏移操作，有效获得视频中长程和短程的时序信息。与3D CNN的计算量相比，本发明方法的效率更高，在保证识别性能的基础上满足了轻量化需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 量化 视频 动作 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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