[发明专利]一种行为识别方法、装置及终端设备有效
| 申请号： | 201910718037.0 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110633630B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 任子良;程俊;张锲石;高向阳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 张杨梅 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于行为识别领域，提供了一种行为识别方法、装置及终端设备，通过获取待检测行为的RGB视频流和深度视频流，再基于视频帧的排序关系对两者进行双向压缩排序，再将进行双向压缩排序的得到RGB视频流对应的图像和深度视频对应的图像分别输入至第一卷积神经网络和第二卷积神经网络中得到对应的行为预测结果，再根据该行为预测结果确定所述待检测行为的最终行为预测结果，通过根据双向压缩排序得到的行为预测结果确定最终行为预测结果，克服了对RGB视频流和深度视频流序列学习过程中的局部性和片面性，通过两者的互补性很好地避免了单一模态因受到外在因素而导致的行为识别不准确的问题，极大地提高了行为识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 行为 识别 方法 装置 终端设备 | ||
【主权项】：
1.一种行为识别方法，其特征在于，所述行为识别方法包括：/n获取待检测行为的视频流，所述待检测行为的视频流包括RGB视频流和深度视频流；/n基于视频帧的排序关系，分别对所述RGB视频流和所述深度视频流进行双向压缩排序，得到所述RGB视频流对应的图像和所述深度视频对应的图像；/n将所述RGB视频流对应的图像输入至第一卷积神经网络进行特征学习，得到所述RGB视频流对应的行为预测结果；/n将所述深度视频流对应的图像输入至第二卷积神经网络进行特征学习，得到所述深度视频流对应的行为预测结果；/n基于将所述RGB视频流对应的行为预测结果和所述深度视频流对应的行为预测结果，确定所述待检测行为的最终行为预测结果。/n
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