一种基于深度学习双流网络的攀爬行为检测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110448771.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113052139A | 公开（公告）日 | 2021-06-29 |
| 申请公布号 | CN113052139A | 申请公布日 | 2021-06-29 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/269;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张泉;赵曼;刘海峰;任广鑫;张明;季坤;吴迪;甄超;王坤;王刘芳;郑浩 | 申请（专利权）人 | 合肥中科类脑智能技术有限公司 |
| 代理机构 | 合肥昊晟德专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 何梓秋 |
| 地址 | 230088 安徽省合肥市高新区创新大道2688号中新大厦11层1102-B236 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习双流网络的攀爬行为检测方法及系统，属于机器视觉对行为识别技术领域，包括以下步骤：S1：目标检测、跟踪并编号；S2：裁剪目标视频片段；S3：随机采样；S4：动作分类。本发明通过学习得到的分类网络具有很好的鲁棒性，在不同光照、不同天气下也能精准分类，实现复杂条件下的多人行为检测；并对视频进行裁剪，去掉多余的背景信息大幅提高了算法执行效率，利用行人跟踪随机采样的方法使检测效率得到有效提升，值得被推广使用。 |
