[发明专利]基于深度学习的视频行为识别方法有效
| 申请号： | 202110937838.3 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113627368B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;余佳诺;曹洪龙 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/20;G06V10/82;G06V10/766;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08;G06V10/764 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 殷海霞 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视频行为识别方法，包括：S1.给定一个彩色输入视频，首先将其划分为T个等时长的片段，其中T为正整数，从每个片段中随机采样一帧，以获得具有T帧的输入序列；S2.将处理后的帧图像输入到深度学习模型中，得到经过深度学习模型处理后的特征；S3.将处理后的特征经过归一化并对时间维度求平均，得到对视频行为的分类；其中，所述深度学习模型为差分增强网络，所述差分增强网络的基础网络为ResNet50，所述ResNet50内嵌入差分增强模块。本发明的有益效果：基于深度学习的视频行为识别系统通过差分增强模块可以得到较高的检测准确率，从而表现出超越其它相关系统的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视频 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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