[发明专利]基于三维密集网络的镜头边界检测方法有效
| 申请号： | 201910900958.9 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110460840B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 赵晓丽;张翔;张嘉祺;方志军;李国平;商习武;王国中 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | H04N17/00 | 分类号： | H04N17/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海唯智赢专利代理事务所(普通合伙) 31293 | 代理人： | 刘朵朵 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维密集网络的镜头边界检测方法，步骤为：将视频分为帧段后随机分配标签，再将其输入三维密集网络完成分类；三维密集网络包括顺序连接的三维卷积层、最大池化层、四镜头边界检测块和线性层，三维卷积层为输入层，线性层为输出层，镜头边界检测块包括首尾连接的多组重复单元，重复单元包括作为输入的瓶颈层和作为输出的经过三维卷积的密集块，上一组重复单元的输出作为下一组重复单元的输入，镜头边界检测块后均连有过渡层，过渡层包括Batch Normalization、RELU、一卷积和平均池化层。本发明提高三维卷积结合视频的时空特征，采用密集网络进行特征复用，不仅提高了检测准确度，还降低了计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 密集 网络 镜头 边界 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于三维密集网络的镜头边界检测方法，其特征在于，步骤如下：/n(1)将视频分为帧段后，随机分配标签；/n(2)将分配好标签的帧段输入三维密集网络，输出分类完成的帧段；/n所述三维密集网络包括顺序连接的三维卷积层、最大池化层、四个镜头边界检测块和线性层，三维卷积层为输入层，线性层为输出层，所述镜头边界检测块包括首尾连接的多组重复单元，重复单元包括作为输入的瓶颈层和作为输出的经过三维卷积的密集块，上一组重复单元的输出作为下一组重复单元的输出，每个镜头边界检测块后均连有过渡层，所述过渡层包括Batch Normalization、RELU、一个1×1的卷积和2×2的平均池化层。/n
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