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申请/专利权人：上海商汤智能科技有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种行为识别方法，包括：获取待识别视频序列中每一帧图像中每一对象的检测结果；其中，所述待识别视频序列中包括单个对象和或群体对象；所述群体对象中包括空间距离小于距离阈值的至少两个对象；根据每一所述对象的检测结果，生成至少一个第一序列和或至少一个第二序列，其中，所述第一序列和所述第二序列均包括以下之一：同一所述单个对象、所述群体对象；利用已训练的多任务识别网络模型，分别对每一所述第一序列和或每一所述第二序列进行行为识别，得到每一所述单个对象的行为识别结果和或所述群体对象的行为识别结果。本申请实施例还同时提供了一种行为的识别装置、设备及存储介质。
主权项：1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别视频序列中每一帧图像中每一对象的检测结果；其中，所述待识别视频序列中包括单个对象和或群体对象；所述群体对象中包括空间距离小于距离阈值的至少两个对象；根据每一所述对象的检测结果，生成至少一个第一序列和或至少一个第二序列，其中，每一所述第一序列和每一所述第二序列均包括以下之一：同一所述单个对象、所述群体对象；所述根据每一所述对象的检测结果，生成至少一个第一序列和或至少一个第二序列包括：根据每一所述对象的检测框在所在对应帧图像中的分布情况，确定所述每一帧图像中的稀疏检测框；所述稀疏检测框与所述每一帧图像中除所述稀疏检测框之外的其他检测框之间的重叠次数小于第一次数阈值时；根据所述每一帧图像中的稀疏检测框和与所述稀疏检测框关联的对象标识，生成所述至少一个第一序列；密集检测框与所述每一帧图像中除所述密集检测框之外的其他检测框之间的重叠次数大于等于第二次数阈值；所述第二次数阈值大于所述第一次数阈值时；根据所述每一帧图像中的密集检测框和与所述密集检测框关联的对象标识，生成所述至少一个第二序列；利用已训练的多任务识别网络模型，分别对每一所述第一序列和或每一所述第二序列进行行为识别，得到每一所述单个对象的行为识别结果和或所述群体对象的行为识别结果；所述多任务识别网络模型包括通过训练主干网络得到的多任务主干网络和通过训练分类网络得到与待识别任务对应的多任务分类网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海商汤智能科技有限公司 行为识别方法及装置、设备和存储介质
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