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摘 要:本发明属于视频人体行为检测方法技术领域,具体是一种基于弱监督互补学习的人体行为检测方法,包括建立基于卷积神经网络构的弱监督网络模型、提取带有嵌入特性的特征表示及显著加权特征、根据特征表示及显著加权特征获取初始的预测结果、利用互补消除模型获取消除后的预测结果、将消除后的预测结果与未通过消除的初始的预测结果进行融合,获取最终预测结果。本发明通过对时域激活映射模型进行改进,并采用互补消除模块对数据进行修正,提升弱监督学习检测方法中的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010529393.0 | 专利名称: | 基于弱监督互补学习的人体行为检测方法 |
申请日: | 2020-06-11 | 申请/专利权人 | 河南职业技术学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省郑州市郑东新区龙子湖高校园区祭城路 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 监督学习 图像视频分析搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111680643B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |