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申请/专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能的行为识别技术领域，公开了一种行为识别方法、装置、设备及存储介质，用于结合时序信息的同时也提高了行为识别准确率。所述方法包括：将待识别视频图片按预设帧数间隔划分为对应的若干区段、将得到的所有时空序列图片合并为待识别视频图片，根据预设的第一神经网络对待识别视频图片进行空间特征提取，根据预设的第二神经网络对光流图进行时序特征提取，得到所述待识别视频图片的时序特征，将待识别视频图片的空间特征与时序特征进行融合，得到待识别的目标视频图像，输入预先训练完成的行为识别分类模型进行行为识别，得到所述行为识别分类模型输出的行为类别以及所述行为类别对应的概率。

主权项：1.一种行为识别方法，其特征在于，包括：将待识别视频图片按预设帧数间隔划分为对应的若干区段，并在每个区段中择取一个带有时空序列特征的时空序列图片，将得到的所有所述时空序列图片合并为待识别视频图片；将所述待识别视频图片输入预设的第一神经网络，得到与所述待识别视频图片对应具备运动相关关系的光流图、以及所述待识别视频图片的空间特征；将所述待识别视频图片输入预设的第二神经网络，得到所述待识别视频图片的时序特征；将所述待识别视频图片的空间特征与时序特征进行融合，得到待识别的目标视频图像；将所述待识别的目标视频图像输入预先训练完成的行为识别分类模型进行行为识别，得到所述行为识别分类模型输出的行为类别以及所述行为类别对应的概率；在所述将待识别视频图片按预设帧数间隔划分为对应的若干区段之前，所述方法还包括：从视频监控端获取目标视频流数据，并通过循环读取的方式对所述目标视频流数据进行解码抽帧处理，得到对应的多帧视频图片作为待识别视频图片；其中，所述行为类别以及所述行为类别对应的概率用于评估行为主体的行为动作；在所述从视频监控端获取目标视频流数据，并通过循环读取的方式对所述目标视频流数据进行解码抽帧处理，得到对应的多帧视频图片作为待识别视频图片之前，所述方法还包括：预先对所述行为识别分类模型进行训练；所述预先对所述行为识别分类模型进行训练具体包括：获取目标数量主体行为的视频数据集，所述主体行为的视频数据集中包括主体的各个行为类别的视频数据、且每个行为类别的视频数据具有相同的时长及清晰度，所述视频数据集包括视频部分与标签部分，所述标签部分用于标定视频中主体行为的行为类别；将所述视频数据集划分为模型训练集与模型验证集；根据预设的目标检测器对所述模型训练集与模型验证集进行目标检测选取，得到行为主体，对选取的行为主体进行图像增强处理；将处理后的模型训练集输入行为识别分类模型，设定模型初始学习率为第一预设概率值，设定模型优化采用随机梯度下降，当训练达到预定的训练次数时将学习率调整为第二预设概率值，并结束模型训练；其中，所述第二预设概率值是所述第一预设概率值的预设倍数。

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