[发明专利]一种基于深度学习的细粒度行为识别方法在审
| 申请号： | 202210597200.4 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN114821669A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 葛永新;李自强;陈忠明;俞佳若;徐玲;洪明坚;杨梦宁;张小洪;杨丹 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V40/20;G06V10/44;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 孔玲珑 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的细粒度行为识别方法，包括如下步骤：选用公开数据集，构建细粒度行为识别模型M，该模型包括基础行为识别模型TSN/TSM和行为扩展模型DFLM两部分；通过M中的基础行为识别模型对公开数据集中的视频进行特征提取，然后根据特征及相应标签构建得到三条支流结构；通过行为扩展模型DFLM执行自底向上和自顶向下两个阶段得到元素级和集合级的新特征；构建损失函数并通过损失函数对模型M进行训练，得到训练好的细粒度行为识别模型；通过将元素级和集合级的新特征输入到现有的分类器模型中，得到最终的细粒度行为识别结果。本发明方法能够对实际中行为间的差异性引起的更为复杂多变的更细粒度行为进行准确的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 细粒度 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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