基于双流法考虑非均衡数据的行为识别方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN112580589A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011589130.5

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于双流法考虑非均衡数据的行为识别方法、介质及设备,所述方法包括以下步骤:获取待处理的原始视频数据,对该原始视频数据进行预处理,形成多个视频片段和对应的;构建改进双流模型,对所述图像集合提取空间特征和光流特征,使用Softmax网络层分别识别获得第一行为类别概率和第二行为类别概率,对所述第一行为类别概率和第二行为类别概率进行融合处理,获得最终识别结果;所述改进双流模型包括以DenseNet网络为基础的空间流网络和时间流网络,该改进双流模型以Focal Loss作为损失函数、通过反向传播训练获得。与现有技术相比,本发明能解决由数据分布不均衡导致的过拟合问题,有效提高行为识别的效果。

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