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基于稠密-分段式帧采样的视频行为识别方法、系统、计算机设备和存储介质

摘要

本发明公开了一种基于稠密‑分段式帧采样的视频行为识别方法、系统、计算机设备和存储介质。首先将视频均匀地分为N段,在每段中采样一帧做为关键帧,由关键帧组成关键片段。同时,对每一个关键帧,在其前后按固定的采样率采样连续若干帧,作为上下文帧。将上下文帧和其对应的关键帧组成一个上下文片段。进行一次稠密‑分段式帧采样,将会返回一个关键片段和N个上下文片段,将其送入时序稠密‑分段式网络TDSN中进行处理,从关键片段中提取长程时序信息,从上下文片段中提取局部上下文信息,将两种信息融合在一起,最终用于识别视频中的行为动作。本发明能够有效提取视频中的长程时序信息和局部上下文信息,有效地提升了视频行为识别的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN111860222A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202010620022.3

  • 发明设计人 张宇;米思娅;赵俊杰;陈铮杰;

    申请日2020-06-30

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱小兵

  • 地址 211100 江苏省南京市江宁区秣周东路9号

  • 入库时间 2023-06-19 08:44:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-18

    授权

    发明专利权授予

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