[发明专利]一种基于视频图像的内容识别方法在审
| 申请号： | 201910556426.8 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110287876A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 孙绍辉;曹勇;田云龙;孙绍光 | 申请（专利权）人： | 黑龙江电力调度实业有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150000 黑龙江省哈尔滨市经*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于视频图像的内容识别方法，本发明属于人工智能领域，具体涉及一种视频图像识别方法。本发明的目的为了解决现有基于视频内容的识别实时性不佳的问题。本发明首先构建图像识别网络模型，然后针对视频图像，提取关键帧图像；利用图像识别网络模型对关键帧图像进行处理，确定图像的内容对象；同时通过光流法计算出两帧图像间的光流场信息，将关键帧的特征传输到其他帧图像；然后对模型进行训练，得到训练好的最终识别模型；利用训练好的最终识别模型对视频图像的内容进行识别。本发明用于视频图像的内容识别。 | ||
| 搜索关键词： | 视频图像 内容识别 关键帧图像 图像识别 网络模型 人工智能领域 视频图像识别 对视频图像 光流场信息 两帧图像 内容对象 视频内容 特征传输 关键帧 光流法 实时性 帧图像 构建 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于视频图像的内容识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建图像识别网络模型：所述的图像识别网络模型的结构为：输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、第三卷积层、第三池化层、第一特征拼接层、第二特征拼接层、输出层；所述第一特征拼接层拼接对第三池化层的特征图与第二池化层特征图进行特征拼接，然后卷积、批标准化、ReLU激活融合后再次经过进行注意力机制处理，将特征信息输入第二特征拼接层；第二特征拼接层将第一特征拼接层输入的特征图与第一池化层特征图进行特征拼接，然后卷积、批标准化、ReLU激活融合后再次经过进行注意力机制处理，将深度特征信息输入输出层；步骤2、针对视频图像，提取关键帧图像；利用图像识别网络模型对关键帧图像进行处理，确定图像的内容对象；同时通过光流法计算出两帧图像间的光流场信息，将关键帧的特征传输到其他帧图像；步骤3、针对步骤2的模型进行训练，得到训练好的最终识别模型；步骤4、利用训练好的最终识别模型对视频图像的内容进行识别。
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