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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本申请涉及一种基于双空间时间特征提取网络的手术阶段识别方法及装置，属数据压缩领域，通过智能识别困难帧，进行困难症特殊处理和普通帧特征提取，再通过掩膜盖住困难帧，使得困难帧不参与该时间特征模块，避免错误的信息加入造成上下文推理出错，最后，困难帧通过特殊处理后结合时序特征提取基础模块，进行再次的时间特征提取，进而进行手术阶段的识别。本申请实施例针对困难帧会进行特殊处理去修正其处理结果，并且采用了双时间特征提取方案，更好的适配手术的长时间的过程提高时间和时序的依赖性的特征提取，大大提升视频识别准确率。
主权项：1.一种基于双空间时间特征提取网络的手术阶段识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1:获取实时手术流，对所述手术流中的视频帧进行预处理,制成手术视频帧数据集；S2:构建手术阶段索引字典，所述索引字典中包含预设数量个手术阶段；S3：基于Inception网络提取视频帧的特征，进行视频空间特征提取，得到L*2048的视频空间特征，并将视频帧分类为困难帧和普通帧两类，得到L*1维的困难帧掩膜，其中，L表征输入视频帧长度；S4：将提取得到的L*2048维的视频空间特征和L*1维的困难帧掩膜，进行相乘后，输入到时序特征提取基础模块；S5：通过困难帧的特征向量以及视频空间特征提取对所述困难帧的进行分和预测处理，输出L*7的对应困难帧的7维特征值LDiff*7；S6：将S4的输出和S5的输出经过Refine模块运算后输入到时间特征提炼模块中；S7：将S6中的输出采用softmax模型进行分类，用于将模型的输出结果转化为对应的各阶段的类别概率，以推断目标手术阶段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 基于双空间时间特征提取网络的手术阶段识别方法及装置
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