[发明专利]一种基于深度学习的视频标注方法在审
| 申请号： | 202010133054.0 | 申请日： | 2020-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN111400545A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 郑植;陈晗曦;黄赞琥;马懿玥;黎翔宇 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/71 | 分类号： | G06F16/71;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的视频标注方法，构造了一个端到端的基于循环神经网络和卷积神经网络的视频标注模型，将视频输入该模型，对视频逐帧进行处理后输出一段用自然语言表示的对视频内容的简要概括，处理过程无须人工处理。该模型分为两部分，第一部分由两个预训练的CNN网络组成，用于获取视频中每帧图像的视觉特征；第二部分由两个RNN网络组成，用于将视觉特征映射到单词上，并按时序排列生成单词使其具有自然语言(LSTM)的表达形式。采用了本发明方法，可以无需人工介入对输入视频进行描述和标注，节省了大量的人力；在视频标注时关注了视频本身顺序和时序的关系，可以更好地对视频场景进行描述。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视频 标注 方法 | ||
【主权项】：
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