-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111246217B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010057457.1
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42 , H04N19/176 , H04N19/13 , H04N21/845
Abstract: 本发明实施例公开一种基于八度卷积的压缩视频动作识别方法，能够减少卷积特征映射和稠密模型参数的冗余度。该方法包括：S1、将待识别视频压缩为压缩视频，对所述压缩视频进行编码，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、构建八度卷积模型；S3、对所述k个片段进行取样并输入所述八度卷积模型，根据交叉熵损失训练所述八度卷积模型，得到所述k段的片段级结果；S4、融合所述k个片段的片段级结果，得到所述待识别视频预测结果。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
-
公开(公告)号：CN110210430A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910491344.X
申请日：2019-06-06
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种行为识别方法及装置，该方法，包括：预先设置至少两个行为类别；将待识别视频分为至少两个视频片段；针对每个视频片段，执行：提取当前视频片段的关键帧、堆叠光流和连续帧静态图像；根据关键帧、堆叠光流和连续帧静态图像分别进行行为识别，分别确定当前视频片段的每个行为类别的第一评分、第二评分和第三评分；根据每个视频片段的每个行为类别的第一评分、第二评分和第三评分，分别确定待识别视频的每个行为类别的空间流评分、时间流评分和3D评分；根据待识别视频的每个行为类别的空间流评分、时间流评分和3D评分，生成待识别视频的每个行为类别的最终评分。本发明提供了一种行为识别方法及装置，能够提高行为识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN111246292B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010057459.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N21/4402 , H04N21/845 , H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42
Abstract: 本发明实施例公开一种基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置，能够减少压缩视频动作识别过程中不同阶段行为的差异。该方法包括：S1、对待识别视频进行压缩构建压缩视频，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、基于所述压缩视频构建动作一致性模型；S3、对所述动作一致性模型进行训练，得到训练模型；S4、根据所述动作一致性模型和所述训练模型，融合所述k个片段。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
-
公开(公告)号：CN111246217A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010057457.1
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42 , H04N19/176 , H04N19/13 , H04N21/845
Abstract: 本发明实施例公开一种基于八度卷积的压缩视频动作识别方法，能够减少卷积特征映射和稠密模型参数的冗余度。该方法包括：S1、将待识别视频压缩为压缩视频，对所述压缩视频进行编码，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、构建八度卷积模型；S3、对所述k个片段进行取样并输入所述八度卷积模型，根据交叉熵损失训练所述八度卷积模型，得到所述k段的片段级结果；S4、融合所述k个片段的片段级结果，得到所述待识别视频预测结果。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
-
公开(公告)号：CN111246292A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010057459.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N21/4402 , H04N21/845 , H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42
Abstract: 本发明实施例公开一种基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置，能够减少压缩视频动作识别过程中不同阶段行为的差异。该方法包括：S1、对待识别视频进行压缩构建压缩视频，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、基于所述压缩视频构建动作一致性模型；S3、对所述动作一致性模型进行训练，得到训练模型；S4、根据所述动作一致性模型和所述训练模型，融合所述k个片段。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.033 seconds)
