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申请/专利权人：江苏源驶科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于粗时间粒度的时序动作提名生成方法及系统，属于计算机视觉领域。该方法包含如下步骤：1.采用双流网络对视频进行特征提取。2.局部全局编码器生成融合特征。3.利用粗粒度提名评估模块评估提名置信度得分。4.多路特征融合模块生成时序动作提名及动作边界得分。5.进行分数融合及提名抑制。本发明提高视频中时序动作检测的稳定性。
主权项：1.一种基于粗时间粒度的时序动作提名生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用双流网络对原始未剪辑视频进行特征提取得到视频特征序列；步骤2、采用局部编码器从视频特征序列中提取局部特征，采用全局编码器从视频特征序列中提取全局特征，融合局部特征和全局特征生成融合特征；步骤3、采用边界匹配网络构造原始最细时间粒度匹配图，基于原始最细时间粒度匹配图，采用分组采样策略对融合特征采样得到组特征；利用组特征生成粗粒度匹配图，对粗粒度匹配图进行线性变换得到粗粒度组图，用细化网络将粗粒度组图细化为细粒度匹配图，对细粒度匹配图卷积得到分类置信度图与回归置信度图；步骤4、对融合特征进行多路径特征提取，预测开始位置动作发生的概率和结束位置动作结束的概率，得到动作开始概率序列和动作结束概率序列；步骤5、从动作开始概率序列和动作结束概率序列中筛选时序动作的开始位置与结束位置；将开始位置与结束位置配对；从分类置信度图与回归置信度图中获得分类置信度和回归置信度；由配对的开始位置与结束位置及分类置信度和回归置信度组成候选提名；步骤6、融合候选提名的概率分数和置信度分数得到融合置信度，所述概率分数包括开始位置动作发生的概率和结束位置动作结束的概率，所述置信度分数包括分类置信度和回归置信度；根据融合置信度抑制冗余的提名，得到最终的提名集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏源驶科技有限公司 一种基于粗时间粒度的时序动作提名生成方法及系统
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