基本信息:
- 专利标题： 一种基于3D卷积神经网络的行为识别方法及系统
- 申请号：CN202110271335.7 申请日：2021-03-12
- 公开(公告)号：CN114724236A 公开(公告)日：2022-07-08
- 发明人： 刘国明 , 于晖 , 康凯 , 李虎 , 陈宁 , 杜国利 , 刘卉 , 张经真 , 刘斌 , 王万国 , 王振利 , 刘广秀
- 申请人： 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
- 申请人地址： 山东省泰安市东岳大街8号;
- 专利权人： 国网山东省电力公司泰安供电公司,国网智能科技股份有限公司
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司泰安供电公司,国网智能科技股份有限公司
- 当前专利权人地址： 山东省泰安市东岳大街8号;
- 代理机构： 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理人： 张庆骞
- 主分类号： G06V40/20
- IPC分类号： G06V40/20 ; G06V20/40 ; G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06K9/62 ; G06T7/269 ; G06N3/04
摘要：
本发明属于行为识别领域，提供了一种基于3D卷积神经网络的行为识别方法及系统。其中，该方法包括获取电力场景实时视频数据；提取电力场景实时视频数据中的空间流信息和时间流信息并输入至基于双流模型框架的人体行为识别模型中；基于双流模型框架的人体行为识别模型识别出当前视频数据中的人体行为类型；其中，基于双流模型框架的人体行为识别模型包括两个并行的3D卷积神经网络和全连接层神经网络，两个并行的3D卷积神经网络用于分别对应提取空间流信息和时间流信息中的空间流特征和时间流特征，并将空间流特征和时间流特征加权融合后输入至全连接层神经网络，进而得到对应的人体行为类型。