[发明专利]基于CNN和累加隐层状态ConvLSTM的视频人体行为识别方法在审
| 申请号： | 202111304214.4 | 申请日： | 2021-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN113971780A | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 张建新;王振伟;张冰冰;董微 | 申请（专利权）人： | 大连民族大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连一通专利代理事务所(普通合伙) 21233 | 代理人： | 秦少林 |
| 地址： | 116000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN和累加隐层状态ConvLSTM的视频人体行为识别方法，其内容包括：使用在ImageNet上预训练的2D CNN作为骨干模型，并在CNN中数个固定的网络层位置之后插入AH‑ConvLSTM模块来构建整体网络；获取包含视频数据及标签的数据样本集并将其划分为训练样本集和测试样本集；使用片段采样的方式对视频进行采样，将采样得到的帧作为输入送到整体网络中；设置学习率对整体网络进行训练，训练数据使用训练样本集；使用分类器生成各类别识别分数，通过反向传播来更新整体网络参数，并将参数保存为权重文件；使用已验证准确率最高的权重文件初始化整体网络，对测试样本集视频帧进行片段采样，将采样得到的帧输入到整体网络中来学习视频中的时空信息，得到识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 累加 状态 convlstm 视频 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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