[发明专利]基于图卷积网络和长短时记忆网络的事件预测方法有效
| 申请号： | 202010265812.4 | 申请日： | 2020-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN111488815B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 郑伟诗;黄嘉胜 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络和长短时记忆网络的事件预测方法，包括下述步骤：S1、对篮球比赛视频单位时间视频频段的个体进行检测，依据检测到的个人位置，在空间和时间上进行视频切片，再将切片后的视频送进三维残差卷积网络进行特征提取；S2、构建基于图卷积神经网络的篮球进分时间预测模型；S3、基于图卷积神经网络和长短时记忆神经实现对一段篮球视频下一单位长度进球事件的预测。本发明定义了新型的图卷积神经网络，能有效捕捉人与人的关系，有效地考虑到了边权重的重要信息，并将场景全局特征作为模型输入，使得模型能从局部到全局刻画视频特征，从而获得一个更加完整的篮球比赛行为描述，进而有效地预测未来进球事件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 短时记忆 事件 预测 方法 | ||
【主权项】：
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