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公开(公告)号：CN111259779A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010033743.4
申请日：2020-01-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于中心点轨迹预测的视频动作检测方法，在视频时空动作检测中，将每个动作实例视为动作发起者中心点移动的轨迹，轨迹由中间帧动作的中心点和其他帧动作的中心点相对于中间帧中心点的运动矢量来表示，首先对视频帧序列提取特征，得到中间帧的中心点位置预测及动作类别预测，然后得到中间帧的中心点到其他帧中心点运动轨迹，最后生成各帧中心点的检测框，即得到位置定位，由此得到动作的类别和定位结果，完成视频片段上的时空检测任务。本发明提出了一种无锚框的视频动作检测方法，在视频中沿时序上完成动作的时空定位和分类任务，相比于现有技术带锚框的视频动作检测更加精简高效，体现了鲁棒性和高效性，同时具有很强的扩展性和移植性。
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公开(公告)号：CN111259779B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010033743.4
申请日：2020-01-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于中心点轨迹预测的视频动作检测方法，在视频时空动作检测中，将每个动作实例视为动作发起者中心点移动的轨迹，轨迹由中间帧动作的中心点和其他帧动作的中心点相对于中间帧中心点的运动矢量来表示，首先对视频帧序列提取特征，得到中间帧的中心点位置预测及动作类别预测，然后得到中间帧的中心点到其他帧中心点运动轨迹，最后生成各帧中心点的检测框，即得到位置定位，由此得到动作的类别和定位结果，完成视频片段上的时空检测任务。本发明提出了一种无锚框的视频动作检测方法，在视频中沿时序上完成动作的时空定位和分类任务，相比于现有技术带锚框的视频动作检测更加精简高效，体现了鲁棒性和高效性，同时具有很强的扩展性和移植性。
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公开(公告)号：CN115439923A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110622809.8
申请日：2021-06-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种在线端到端的时空动作检测方法及检测器，对输入视频序列直接获得相应的时空动作检测结果，而不需要额外的后处理过程。本发明构建检测网络，网络配置包括特征提取网络、特征缓存区、中心点预测分支、包围框回归分支和序列匹配分支，通过特征提取网络抽取视频帧的高维度抽象特征，使用特征缓存模块缓存视频帧特征，采样后将特征序列分别传入动作中心点预测分支、人体包围框回归分支及序列匹配分支，得到动作实例中心点及人体动作检测框，结合序列匹配形成时空动作检测结果。本发明有效利用视频中蕴含的时序信息进行动作识别，避免重复计算，提升检测效率，在视频时空检测任务上体现了鲁棒性和高效性，并具有很强的移植性和扩展性。
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