-
公开(公告)号：CN113792751A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110860109.2
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种跨域行为识别方法、装置、设备及可读存储介质，涉及视觉识别技术领域，该方法包括以下步骤；将待预测数据输入至行为识别模型中，得到行为识别模型输出的视频动作识别结果；其中，行为识别模型通过对融合训练集和源域训练集训练得到，融合训练集为根据同类预测结果融合和比例渐进融合原则将目标域融合数据与源域训练集进行融合得到，目标域融合数据为根据预测结果和预测结果对应的置信度得分从目标域训练集选取得到，预测结果和置信度得分由将目标域训练集输入至预训练行为识别模型中得到，预训练行为识别模型通过对源域训练集进行训练得到，本发明能兼容域之间的差异，具有通用性并且兼顾了精确度的要求。
-
公开(公告)号：CN113158909A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110447553.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多目标跟踪的行为识别轻量化方法、系统、设备，旨在解决现有行为识别方法无法直接识别多目标视频数据中每个个体行为的问题。本发明方法包括：获取输入视频中t时刻的图像帧，作为输入图像；获取多个检测目标分别对应的检测框作为目标检测框；并提取各目标检测框的特征，作为第一特征；利用卡尔曼滤波算法预测t‑1时刻各追踪到的目标在t时刻图像帧中对应的检测框，并提取各检测框的特征，作为第二特征；将第一特征、第二特征进行匹配，获得视频中每个目标的跟踪序列；对各目标的跟踪序列，通过预构建的行为分类模型获取其对应的行为分类结果。本发明实现了多目标视频数据中每个个体行为的识别。
-
公开(公告)号：CN113792751B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110860109.2
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明提供一种跨域行为识别方法、装置、设备及可读存储介质，涉及视觉识别技术领域，该方法包括以下步骤；将待预测数据输入至行为识别模型中，得到行为识别模型输出的视频动作识别结果；其中，行为识别模型通过对融合训练集和源域训练集训练得到，融合训练集为根据同类预测结果融合和比例渐进融合原则将目标域融合数据与源域训练集进行融合得到，目标域融合数据为根据预测结果和预测结果对应的置信度得分从目标域训练集选取得到，预测结果和置信度得分由将目标域训练集输入至预训练行为识别模型中得到，预训练行为识别模型通过对源域训练集进行训练得到，本发明能兼容域之间的差异，具有通用性并且兼顾了精确度的要求。
-
公开(公告)号：CN113158909B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110447553.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多目标跟踪的行为识别轻量化方法、系统、设备，旨在解决现有行为识别方法无法直接识别多目标视频数据中每个个体行为的问题。本发明方法包括：获取输入视频中t时刻的图像帧，作为输入图像；获取多个检测目标分别对应的检测框作为目标检测框；并提取各目标检测框的特征，作为第一特征；利用卡尔曼滤波算法预测t‑1时刻各追踪到的目标在t时刻图像帧中对应的检测框，并提取各检测框的特征，作为第二特征；将第一特征、第二特征进行匹配，获得视频中每个目标的跟踪序列；对各目标的跟踪序列，通过预构建的行为分类模型获取其对应的行为分类结果。本发明实现了多目标视频数据中每个个体行为的识别。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.028 seconds)
