发明专利已授权

基于P2CS_3DNet的行为识别方法

📄 申请号：CN202211347619.0 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2022-10-31

公开号

CN115527275B

公开日

2026-02-24

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_20

IPC 分类号

G06V40_20 , G06V20_40 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06V10_764 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

行为识别行为识别三维卷积神经网络深度学习

应用场景

智能视频监控, 智能安防, 人机交互, 运动分析, 工业安全

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摘要

本发明公开了一种基于P2CS_3Dnet的行为识别方法。包括步骤:读取数据集视频动作，获取视频标签；通过等差采样的方式对每个视频进行视频帧提取，对提取的视频帧进行尺寸归一化处理；将视频帧输入P2C_1Net网络进行视频动作的低层特征提取，实现对时间信息的有效提取；再输入P2C_2Net网络中进行高层特征提取，有效提取到空间上的特征，并加强该特征，减少参数量加快运行时间；将提取的特征输入进CSENet注意力模型，在完成特征压缩和特征激励的同时还能对特征进行逐步卷积，实现对局部特征的关注；最后融入残差模块进行视频低层特征信息和高层特征信息的融合，融合后的特征经输出层输出后，得到视频的动作分类结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于柔性关节模型的时间最优轨迹规划方法

当前第 / 件

一种双醛纤维素纳米纤丝的制备方法及应用

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