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申请/专利权人：华北水利水电大学
摘要：本发明公开了一种课堂行为识别方法，涉及行为动态识别技术领域，该方法包括：获取行为图像数据集，并对行为图像数据集进行预处理；通过在YOLOV5目标检测网络模型的Backbone层加入CA注意力机制模块以及Neck层加入BIFPN构建出基于YOLOV5‑CA‑BIFPN的行为动态识别模型；将预处理后的数据输入动态识别模型中，获得行为的识别结果；本发明提出基于双向加权特征融合和注意力机制的YOLOV5模型，用BIFPN网络结构取代YOLOV5中的PANet结构，增强Neck对重要特征信息的融合能力，从而提高行为动态识别模型模型的预测准确率。
主权项：1.一种课堂行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取学生课堂行为图像数据集；通过在YOLOV5目标检测网络模型的Backbone层加入CA注意力机制模块以及Neck层加入BIFPN构建出基于YOLOV5-CA-BIFPN的行为动态识别模型；将获取的行为图像数据集数据作为行为动态识别模型的输入，输出行为特征图；根据行为特征图对学生课堂行为进行识别；所述将获取的行为图像数据集数据作为行为动态识别模型的输入，输出行为特征图，包括：将行为图像数据集中的图像数据输入CA注意力机制模块内，得到沿水平和垂直方向聚合特征的一对方向感知的特征图；对特征图依次进行concatenate操作、卷积变换，沿着空间维数将卷积变换后的结果分解为两个单独的张量；利用两个卷积变换将两个张量变为具有相同通道数的特征张量，获得CA注意力机制模块的输出特征图；在Neck中通过PANet与BIFPN相结合，将自顶向下部分和自底向上部分的输出特征图进行融合，得到最终的特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北水利水电大学 一种课堂行为识别方法
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