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一种基于自适应时间结构深度网络的偷窃行为识别方法 

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申请/专利权人:合肥工业大学

摘要:本发明公开了一种自适应时间结构深度网络的偷窃行为识别方法。本发明采用分段方式,实现对长时视频的处理。针对段内特征相似度高而产生的信息冗余问题,通过估计段内时间结构的距离阈值,来计算段内每个视频帧的二值采样标记,去除段内冗余的视频帧,减少段内模型计算量。针对视频段的语义信息重要性估计问题,设计了子行为原型参数矩阵,学习每个视频段的子行为相关的语义描述,并估计视频段的时间注意力,进行视频段的特征增强。最后,对多视频段的特征串联,并使用三层感知器,实现偷窃行为识别。本文发明具有时间自适应能力强,对长时视频中段内的冗余视频帧,和段间的语义信息分析,都具有较好的鲁棒处理能力,可有效实现偷窃行为识别。

主权项:1.一种基于自适应时间结构深度网络的偷窃行为识别方法,其特征在于:具体包括以下步骤:1提取偷窃行为视频帧特征;2估计段内时间结构距离阈值;3计算段内视频帧采样LSTM的隐状态特征;4计算基于子行为原型时间注意力的偷窃行为得分;5求解自适应时间结构深度网络的参数集合;6基于自适应时间结构深度网络进行偷窃行为识别。

全文数据:

权利要求:

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