基本信息:
- 专利标题： 一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法
- 申请号：CN202111546471.9 申请日：2021-12-16
- 公开(公告)号：CN114220171A 公开(公告)日：2022-03-22
- 发明人： 李嘉豪 , 周明亮 , 何静媛 , 尚赵伟 , 纪程 , 魏雪凯
- 申请人： 重庆大学
- 申请人地址： 重庆市沙坪坝区正街174号
- 专利权人： 重庆大学
- 当前专利权人： 重庆大学
- 当前专利权人地址： 重庆市沙坪坝区正街174号
- 代理机构： 北京慕达星云知识产权代理事务所
- 代理人： 李冉
- 主分类号： G06V40/20
- IPC分类号： G06V40/20 ; G06V20/40 ; G06V10/26 ; G06V10/46 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法，包括以下步骤：特征分割获得原特征组，计算原特征组对应的参考特征组从而得到运动特征组；对运动特征计算运动状态注意力评分和运动状态变化注意力评分以及综合特征注意力评分，根据综合特征注意力评分对运动特征进行激励并输出，并对注意力权重序号进行更新；对激励后的运动特征进行分割，根据更新后的特征注意力评分对特征组进行排序并通过层次有序残差卷积模块实现多尺度时空关系建模；更新卷积核权重，重复S1‑S3的内容直至收敛。本发明能够以一种计算量较少的方法生成时空融合特征，降低生成光流特征的计算量以提高模型运行速度；有效提高时空建模的精度。