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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及深度学习领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的大熊猫行为识别方法及系统。其中方法包括：获取待检测视频，将待检测视频进行截帧，进行重采样；将待检测图像根据帧差法得到待识别动作图像作为动作理解输入信息；设定当前迭代数i以及迭代标准，其中当前迭代数i=1；构建动作模型以及背景模型；得到指示大熊猫位置信息的边界框；通过动作模型得到动作特征；通过背景模型得到背景特征：进行迭代后进行加权融合，得到最终融合特征；根据最终融合特征对大熊猫行为进行分类。本方法通过多次迭代以及加权融合可以更好的融合背景特征以及动作特征，使得最终的大熊猫行为识别效果更加精确。
主权项：1.一种基于深度学习的大熊猫行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:获取待检测视频，将待检测视频进行截帧得到待检测图像；将待检测图像进行重采样，得到重采样图像，将重采样图像作为目标对象引导输入信息以及背景理解输入信息；将待检测图像根据帧差法得到待识别动作图像作为动作理解输入信息；设定当前迭代数i以及迭代标准，其中当前迭代数i=1；构建动作模型以及背景模型；S2:根据目标对象引导输入信息得到指示大熊猫位置信息的边界框；S3:将动作理解输入信息通过动作模型得到动作特征；将背景理解输入信息通过背景模型得到背景特征；S4:判断当前迭代数是否达到迭代标准，若未达到则将背景特征和动作特征进行融合，得到融合特征，将融合特征作为动作理解输入信息，将背景特征作为背景理解输入信息，并更新当前迭代数i，i=i+1；后返回执行步骤S3；若达到则执行步骤S5；S5:根据指示大熊猫位置信息的边界框以及动作特征得到边界框内动作特征，将背景特征和边界框内动作特征进行加权融合，得到最终融合特征；S6:根据最终融合特征对大熊猫行为进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于深度学习的大熊猫行为识别方法及系统
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