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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统，该方法包括：从红外监控视频中获取多个视频序列；对视频序列中每帧图像中的设定目标进行目标框标注；对于视频序列中每帧图像，根据标注后的目标框截取目标框放大区域；将目标框标注图像的位置信息添加到目标框放大区域，获得三通道子图像；各三通道子图像按时间顺序构成三通道子图像序列；将多个视频序列对应的三通道子图像序列作为训练集对动作识别模型进行训练；从红外监控视频中获取待识别视频序列，获得待识别视频序列对应的三通道子图像序列；将待识别视频序列对应的三通道子图像序列输入训练好的动作识别模型输出目标动作类型。本发明提高了复杂环境下人体动作的识别精度。
主权项：1.一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法，其特征在于，包括：从红外监控视频中获取多个视频序列，所述视频序列包括多类预设目标动作；对所述视频序列中每帧图像中的设定目标进行目标框标注，获得目标跟踪结果；所述目标跟踪结果包括各帧中目标框标注图像的位置信息；对于所述视频序列中每帧图像，根据标注后的目标框截取目标框放大区域，目标框放大区域的边长大于对应目标框的最大边长；对于所述视频序列中每帧图像，将目标框标注图像的位置信息添加到目标框放大区域，获得三通道子图像；所述三通道子图像包括横坐标通道图像、纵坐标通道图像和目标框放大区域对应的图像；各所述三通道子图像按时间顺序构成三通道子图像序列；将多个视频序列对应的所述三通道子图像序列作为训练集对动作识别模型进行训练，获得训练好的动作识别模型；所述动作识别模型包括空间特征提取网络和时空特征提取网络，所述空间特征提取网络的输出连接所述时空特征提取网络的输入；所述空间特征提取网络包括6个卷积层和3个最大池化层；所述时空特征提取网络包括3层convLSTM；从红外监控视频中获取待识别视频序列，并获得所述待识别视频序列对应的三通道子图像序列；将所述待识别视频序列对应的三通道子图像序列输入所述训练好的动作识别模型，输出目标动作类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统
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