[发明专利]一种基于深度学习的黑暗条件下动作识别方法在审
| 申请号： | 202110557319.4 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113158992A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 陈锐;高怀恩;陈嘉俊;蔡晖曼 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 张生梅 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的黑暗条件下动作识别方法，包括以下步骤：S1、选择实时黑暗条件识别或黑暗视频片段识别；S2、从已选择的待识别模式中取出F帧原始黑暗帧作为暗亮双通道模型的输入；S3、对取出的原始黑暗帧进行预处理，得到黑暗帧以及对应的增亮帧；S4、将得到的黑暗帧和增亮帧分别输入到共享特征提取器，得到两个通道的高级语义特征；S5、将得到的两个通道的高级语义特征并行输入到自注意力机制，得到输出分类向量；S6、将得到的输出分类向量输入到全连接层，得到类别概率，再通过softmax函数得到概率最大的类别，作为输出；S7、判断是否结束识别。本发明解决了计算复杂度及存储的问题，大大提高了在暗光条件下识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 黑暗 条件下 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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