一种基于单帧表示模型的人类活动识别方法

摘要

本发明中提出的一种基于单帧表示模型的人类活动识别方法，其主要内容包括：预处理、单帧表示模型、活动识别模型、模型优化和训练，其过程为，先为输入视频的每个视频帧生成一个光流图像，然后，将所有的视频帧和相应的光流图像输入到一个单帧表示模型中，生成模型表示，接着，使用一个长短时记忆模型根据前一步生成的模型表示生成预测的最终活动标签，最后，通过一个带Softmax激活函数的全连接层来决定最终活动的标签。本发明解决了以往人类活动识别精度不高且识别所需计算时间长、无法准确识别群体活动的问题，能够准确识别一些群体活动，识别精度较高且所需的计算时间更少。