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申请/专利权人：中电科大数据研究院有限公司
摘要：本发明提供了一种基于时间序列检测的打斗行为识别方法，包括以下步骤：输入视频数据及行为发生时间段‑视频数据预处理‑获取打斗行为识别模型‑打斗行为视频截取。本发明将视频按帧处理成RGB图像，封装成.pkl文件作为深度神经网络的输入，可以节约大量的数据读取时间；对提取的特征进行编码，使得网络能够获得时间序列动作的全局时间信息；采用FasterRCNN目标检测实现了基于深度学习的视频识别和检测的端到端学习，进一步提高了网络的运行速度，并且有效保证了动作定位和分类的准确度。
主权项：1.一种基于时间序列检测的打斗行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：①输入视频数据及行为发生时间段：输入待识别含有打斗行为的视频作为处理对象，同时传入打斗行为发生时间段；②视频数据预处理：将输入视频数据转化成帧数据，并统一格式和大小，获取视频帧；③获取打斗行为识别模型：获取打斗行为发生时间段的视频帧，通过深度学习模型识别出视频帧中的打斗行为，生成打斗行为识别模型；④打斗行为视频截取：将待识别的视频数据输入打斗行为识别模型，从待识别的视频数据中截取对应的片段保存到本地识别视频库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电科大数据研究院有限公司 一种基于时间序列检测的打斗行为识别方法
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