公开(公告)号：CN110998594B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN201880048903.3

申请日：2018-06-18

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： M·琼斯 ,  T·马克斯 ,  K·库尔卡尼

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/26

Abstract: 一种从场景的视频检测该场景中的对象的动作的方法和系统。视频是被分割成组块的视频序列，并且各个组块包括连续视频帧。该方法包括以下元素。获取场景的视频，其中，视频包括图像序列。跟踪视频中的对象，并且对于视频的各个对象和各个组块，还包括：从视频序列的视频帧确定轮廓图像序列以表示围绕对象定位的边界框内的运动数据。使用边界框来为各个组块中的一个或更多个图像生成裁剪轮廓图像和裁剪图像。将裁剪轮廓图像和裁剪图像传递给循环神经网络RNN，该RNN输出各个关注动作的相对得分。

公开(公告)号：CN110998594A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201880048903.3

申请日：2018-06-18

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： M·琼斯 ,  T·马克斯 ,  K·库尔卡尼

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 一种从场景的视频检测该场景中的对象的动作的方法和系统。视频是被分割成组块的视频序列，并且各个组块包括连续视频帧。该方法包括以下元素。获取场景的视频，其中，视频包括图像序列。跟踪视频中的对象，并且对于视频的各个对象和各个组块，还包括：从视频序列的视频帧确定轮廓图像序列以表示围绕对象定位的边界框内的运动数据。使用边界框来为各个组块中的一个或更多个图像生成裁剪轮廓图像和裁剪图像。将裁剪轮廓图像和裁剪图像传递给循环神经网络RNN，该RNN输出各个关注动作的相对得分。