[发明专利]一种基于投票的时序关联模型的视频动作识别方法

权利要求书

1.一种基于投票的时序关联模型的视频动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对卷积特征图进行空间池化；

S2、使用大小为1的卷积核对执行了空间池化后的卷积特征图进行通道压缩；

S3、使用1维的时域卷积层的三路分支对经过通道压缩后输出的卷积特征图进行不同膨胀率的一维时间卷积运算；

S4、经过时序池化，将空间池化后的卷积特征图降维为特征向量；

S5、将三路分支的预测结果分别相加，作为最后的分类结果；

其中，在所述步骤S1中，卷积特征图的形状表示为：，其中，分别表示特征通道的数量、时间维度、高度、宽度，在将卷积特征图输入到空间池中进行池化操作后，获得特征维度为的特征图，在使用大小为1的卷积核对执行了空间池化后的卷积特征图进行通道压缩后，获得特征维度为的特征图，其中表示类的数量，参数量为；

其中，在所述步骤S3中，所述的时域卷积层的三路分支沿着时间维度，空洞率线性增加，卷积核大小线性减小；所述的时域卷积层的三路分支沿着时间维度逐步缩小采样步长，以对应更细粒度的时间信息；所述的时域卷积层的三路分支中的一分支以最低的扩张步幅捕捉慢动作，另一分支以最高的帧率捕捉快动作。

2.根据权利要求1所述的基于投票的时序关联模型的视频动作识别方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述的时域卷积层的三路分支中的第一个分支的空洞率为1，卷积核大小为5，第二个分支的空洞率为3，卷积核大小为3，第三个分支的空洞率为5，卷积核大小为1。