[发明专利]基于深度学习的足球比赛行为识别方法、装置及终端设备有效
| 申请号： | 201910562902.7 | 申请日： | 2019-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN110378245B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 雷晨雨;李曼 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/20;G06V10/774 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 黄志云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的足球比赛行为识别方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法首先获取待识别的足球比赛视频，然后将所述足球比赛视频划分为N个视频段，并从各个视频段中分别抽取一帧图像作为输入图像，N为大于1的整数，最后使用预设的深度学习网络模型对所述输入图像进行处理，得到与所述足球比赛视频对应的行为识别结果。通过本发明实施例，使用Inception网络模型学习所述输入图像每一帧中的像素点之间的关系，使用三维ResNet网络模型学习所述输入图像各帧之间的关系，大大简化了行为识别的过程，减少了现有技术中多个复杂步骤叠加造成的精度损失，在减少耗费时长的同时，也提高了最终识别结果的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 足球比赛 行为 识别 方法 装置 终端设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的足球比赛行为识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的足球比赛视频；将所述足球比赛视频划分为N个视频段，并从各个视频段中分别抽取一帧图像作为输入图像，N为大于1的整数；使用预设的深度学习网络模型对所述输入图像进行处理，得到与所述足球比赛视频对应的行为识别结果，其中，所述深度学习网络模型由Inception网络模型和三维ResNet网络模型级联组成，所述Inception网络模型用于学习所述输入图像每一帧中的像素点之间的关系，所述三维ResNet网络模型用于学习所述输入图像各帧之间的关系。
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