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公开(公告)号：CN110188733A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910495687.3
申请日：2019-06-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D区域卷积神经网络的时序行为检测方法及系统，该方法包括：采用3D ConvNet提取待检测视频的时空特征，得到时空特征图；采用时序片段提名子网络为时空特征图的每个时间点生成K个尺度的候选片段，并预测候选片段的置信度得分；采用Soft-NMS对候选片段的得分进行调整；对各候选片段提取相同大小的池化特征片段；将池化特征片段输入分类层，得到所述待检测视频中的背景片段、行为片段以及所述行为片段所属的行为类型；将行为片段输入回归层对行为片段进行边界回归修正。本发明具有对时序行为检测精度高的特点。
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