基本信息:
- 专利标题： 基于多融合网络的深度学习的行为识别与动作的检测方法
- 申请号：CN202211475369.9 申请日：2022-11-23
- 公开(公告)号：CN115862132A 公开(公告)日：2023-03-28
- 发明人： 吴翔 , 刘文涛 , 朱仲贤 , 马欢 , 刘鑫 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 朱元付 , 汪运 , 汪伟伟 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯 , 臧春华 , 陈迎
- 申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 安徽省合肥市包河区桐城南路397号;
- 专利权人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市包河区桐城南路397号;
- 代理机构： 北京润平知识产权代理有限公司
- 代理人： 刘兵
- 主分类号： G06V40/20
- IPC分类号： G06V40/20 ; G06V20/40 ; G06V10/764 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/045 ; G06N3/0464
摘要：
本发明实施例提供一种基于多融合网络的深度学习的行为识别与动作的检测方法，属于计算机视觉技术领域。所述检测方法包括：获取待检测的视频数据；按照预定的帧数周期从所述视频数据中截取多个图像；将所述多个图像进行分组，以构成至少两个图像组；预设多个训练完成的深度学习网络，且每个所述深度学习网络与所述图像组一一对应；将每个所述图像组输入所述深度学习网络中，以得到对应的检测结果；根据所述检测结果中概率最大的前三个结论进行投票，以得到最终的检测结果。该检测方法能够在适应小体积化的现场设备的同时，保证算法的准确率。