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申请/专利权人：新加坡依图有限责任公司(私有)
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种在线时序动作检测方法、装置、设备及介质。本申请的在线时序动作检测方法包括：在线地获取视频，并从视频中提取用于动作检测的初始特征向量；根据初始特征向量，构建候选动作片段，并根据候选动作片段和视频中对应的真实动作片段生成与候选动作片段关联的置信分数；根据置信分数从候选动作片段中筛除冗余动作片段，输出生成动作片段。与现有技术相比，本申请的在线时序动作检测方法对候选片段的置信分数估计更为准确，可在不依靠显卡加速运算时也能达到毫秒级的单步计算时间，比基准方法在线边界敏感网络快四到五倍以上，且对真实动作片段能达到较高的召回率。
主权项：1.一种在线时序动作检测方法，其特征在于，在线地获取视频，并从所述视频中提取用于动作检测的初始特征向量；执行候选动作片段生成处理，以根据所述初始特征向量，构建所述候选动作片段，生成与所述候选动作片段关联的置信分数，所述置信分数表示所述候选动作片段与所述视频中真实动作片段的匹配度；执行动作片段筛选处理，以从所述候选动作片段中筛除冗余动作片段，输出生成动作片段；其中，在所述候选动作片段生成处理中，基于所述初始特征向量执行至少一次在线一维卷积操作，逐时间点地输出基本特征向量；基于所述基本特征向量，分别执行时序评估处理和片段评估处理，其中，在所述时序评估处理中，逐时间点地接收单个所述基本特征向量，并执行包括循环神经网络的操作，以逐时间点地产生所述候选动作片段的起点概率序列和终点概率序列；在所述片段评估处理中，累积接收预设数量个逐时间点产生的所述基本特征向量，并执行包括采样和卷积的操作，输出分类置信向量和回归置信向量；基于所述起点概率序列、所述终点概率序列、所述分类置信向量和所述回归置信向量，计算得到所述置信分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新加坡依图有限责任公司(私有) 一种在线时序动作检测方法及设备
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