基于LRCN网络的行为识别方法、装置、设备及介质

摘要

本发明实施例提供一种基于LRCN网络的行为识别方法、装置、设备及可读存储介质，其中，该方法包括：获取待识别的视频帧序列和对应的光流图；将待识别的视频帧序列和对应的光流图输入长时递归卷积网络模型，得到所述待识别的视频帧序列的行为类别标签，将所述待识别的视频帧序列中每相邻的预设数量的帧输入长时递归卷积网络模型中的第一卷积神经网络内，将预设数量的帧对应的光流图输入长时递归卷积网络模型中的第二卷积神经网络内，卷积神经网络分别对预设数量的帧和光流图采用数据融合的方式进行卷积层共享。该方案在卷积层之间引入共享，使得降低了相邻帧之间的图像信息存在的大量冗余之后再进行行为识别，从而有利于减少网络整体的计算量。