公开(公告)号：CN112668495B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202011619964.6

申请日：2020-12-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 谭振华 ,  王鹏飞 ,  夏祯彻 ,  毛克明 ,  张斌

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于全时空卷积模块的暴力视频检测算法，基于全时空卷积模块的暴力视频检测算法实现了时序特征在局部空间和全时序的特征融合，能够有效地提取了暴力视频的局部空间和全时序特征，有效提高了检测的准确度和模型的泛化能力，该方法相比于以往的2DCNN+LSTM和基于3DCNN的相关算法在暴力视频检测领域具有更大的优势。本发明中的全时空卷积模块可以被应用在其他的网络架构中，充分利用其时间空间的特征融合能力来达到更好的视频行为分类效果。(56)对比文件Yutong Cai等.Multi-scalespatiotemporal information fusion networkfor video action recognition《.2018 IEEEVisual Communications and ImageProcessing 》.2019,正文1-4.Zhenhua T等.FTCF: Full temporal crossfusion network for violence detection invideos《. Applied Intelligence 》.2022,第53卷4218-4230.

公开(公告)号：CN112668495A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202011619964.6

申请日：2020-12-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 谭振华 ,  王鹏飞 ,  夏祯彻 ,  毛克明 ,  张斌

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于全时空卷积模块的暴力视频检测算法，基于全时空卷积模块的暴力视频检测算法实现了时序特征在局部空间和全时序的特征融合，能够有效地提取了暴力视频的局部空间和全时序特征，有效提高了检测的准确度和模型的泛化能力，该方法相比于以往的2DCNN+LSTM和基于3DCNN的相关算法在暴力视频检测领域具有更大的优势。本发明中的全时空卷积模块可以被应用在其他的网络架构中，充分利用其时间空间的特征融合能力来达到更好的视频行为分类效果。