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公开(公告)号:CN117809381B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410232129.9
申请日:2024-03-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/049
Abstract: 本申请实施例提供视频动作分类方法、装置、设备和存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法依次在每个时间步选取目标视频帧,调用依次级联的局部时空特征模块对目标视频帧进行脉冲编码后,再进行特征提取得到局部时空特征,调用依次级联的全局时空特征模块对局部时空特征进行脉冲编码后,再进行特征提取得到全局时空特征,利用循环神经网络模块从全局时空特征中提取分类时空特征,对分类时空特征进行分类预测得到视频动作分类结果。在特征提取过程中对输入的数据进行脉冲编码,将特征提取过程中乘法运算变为加法运算,降低网络处理过程的运算复杂度,尤其是在长时视频的场景下,能够减少运算时间,提升运算效率。
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公开(公告)号:CN117809381A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410232129.9
申请日:2024-03-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/049
Abstract: 本申请实施例提供视频动作分类方法、装置、设备和存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法依次在每个时间步选取目标视频帧,调用依次级联的局部时空特征模块对目标视频帧进行脉冲编码后,再进行特征提取得到局部时空特征,调用依次级联的全局时空特征模块对局部时空特征进行脉冲编码后,再进行特征提取得到全局时空特征,利用循环神经网络模块从全局时空特征中提取分类时空特征,对分类时空特征进行分类预测得到视频动作分类结果。在特征提取过程中对输入的数据进行脉冲编码,将特征提取过程中乘法运算变为加法运算,降低网络处理过程的运算复杂度,尤其是在长时视频的场景下,能够减少运算时间,提升运算效率。
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