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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及深度学习视频识别技术，尤其涉及一种改进slowfast双帧速率的暴力行为识别分析方法，其包括以下步骤：获取待检测的视频数据集；将视频数据输入经训练的改进slowfast双帧速率的暴力行为识别模型，模型给出预测结果；所述的改进slowfast双帧速率的暴力行为识别模型，包括将slow支路输入的相邻帧之间的像素值进行线性计算，生成介于两帧之间的新帧，接着平滑地插入新生成的帧，使slow支路可以更好的进行动态信息捕捉并减少信息的丢失。同时，将slow支路结构改成与fast支路相同的结构，可以减少计算成本、简化模型设计；此外，为使构建的改进slowfast模型更快更号的收敛，本发明设计并优化了slowfast网络模型的损失函数，采用FocalLoss与交叉熵损失CrossEntropyLoss结合的损失函数，提高了模型的精度。
主权项：1.一种改进slowfast双帧速率的暴力行为识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤：A.获取待检测的视频数据集；B.构建多特征融合的改进slowfast双帧速率网络模型，包括slow支路和fast支路；所述的slow支路中包含了三个依次连接的第一卷积块，第1个卷积块的输入为在64帧的视频帧图像的基础上并通过线性插值得到127帧的视频帧图像，第1个卷积块的输出同时作为第2、3个卷积块的输入，第2个卷积块的输出也作为第3个卷积块的输入，在第3个卷积块中实现多特征融合；所述的fast支路中包含三个依次连接的第二卷积块，第1个卷积块的输入为64帧的视频帧图像，同时将前一个卷积块的输出作为下一个卷积块的输入；并且将fast支路中第一个卷积块的输出与slow支路的第一个卷积块的输出侧向连接；slow支路和fast支路结构保持一致；slow支路的最后一个卷积块与fast支路的最后一个卷积块的输出结果连接后通过softmax函数进行行为类别的预测；C.利用步骤A中的待检测的视频数据集，对步骤B建立的多特征融合的改进slowfast双帧速率网络模型进行训练；D.利用训练好的多特征融合的改进slowfast双帧速率网络模型进行视频行为检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种改进slowfast双帧速率的暴力行为识别分析方法
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