一种基于关系图分析的群体行为识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911036597.4
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-10-29
申请人：
深圳龙岗智能视听研究院

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著录项信息

专利名称	一种基于关系图分析的群体行为识别方法
申请号	CN201911036597.4	申请日期	2019-10-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-14	公开/公告号	CN110796081A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深圳龙岗智能视听研究院	申请人地址	广东省深圳市龙岗区龙城街道腾飞路龙岗创投大厦37楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳龙岗智能视听研究院	当前权利人	深圳龙岗智能视听研究院
发明人	李楠楠;张世雄;赵翼飞;李若尘;李革;安欣赏;张伟民
代理机构	北京京万通知识产权代理有限公司	代理人	万学堂;魏振华

摘要

一种基于关系图分析的群体行为识别方法，包括以下步骤：S1对包含群体行为事件的视频序列进行稀疏抽样得到视频抽样帧，作为对视频事件的代表；S2通过目标检测网络和降维运算得到单帧抽样帧人物目标特征；S3根据个体之间的外貌和位置关系构建图模型以及利用图卷积神经网络提取单帧群体行为表述特征；以及S4通过对多帧群体行为特征进行融合得到整段视频群体行为表述特征。本发明方法，相比于传统的基于循环神经网络模型的视频行为动态描述方法，本发明提出的方法同时处理多张抽样视频帧，提高了算法运行的时间效率，取得了领先的检测水平。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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