[发明专利]一种时空行为检测方法有效
| 申请号： | 201910153037.0 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109961019B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 桑农;张士伟;李致远;高常鑫;邵远杰 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种时空行为检测方法，包括对样本视频中所有帧进行对象检测，获取候选对象集合；计算样本视频中所有帧间光流信息，获取运动集合；构建附加对象注意机制和运动注意机制的时空卷积‑反卷积网络；对样本视频的各时间片段进行时空卷积处理后，均添加对应的稀疏变量和稀疏约束得到网络结构S；以基于交叉熵的分类损失和稀疏约束的损失为目标函数，对网络结构S进行训练；计算测试样本视频中各时间片段对应的行为类别与稀疏系数，获取对象行为时空位置。本发明通过对象检测和光流预测，不仅减少行为搜索空间，而且时空行为检测具有良好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 时空 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种时空行为检测方法，其特征在于，包括：(1)对样本视频中所有帧进行对象检测，获取候选对象集合；(2)计算样本视频中所有帧间光流信息，获取运动集合；(3)基于候选对象集合和运动集合，构建附加对象注意机制和运动注意机制的时空卷积‑反卷积网络；(4)以时空卷积‑反卷积网络为输入，对样本视频的各时间片段进行时空卷积处理后，均添加对应的稀疏变量和稀疏约束得到网络结构S；(5)以基于交叉熵的分类损失和稀疏约束的损失为目标函数，对网络结构S进行训练；(6)以网络结构S为基础，计算测试样本视频中各时间片段对应的行为类别、稀疏系数以及其分布概率图，获取对象行为时空位置。
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