一种基于外观和细化轨迹动态特征的双分支社交群体行为识别方法及系统

本发明涉及计算机视觉和机器学习技术领域，公开一种基于外观和细化轨迹动态特征的双分支社交群体行为识别方法及系统，其中方法包括：基于骨干网络提取的外观特征，利用空间和时间编码器进行细化，并计算余弦相似度生成外观相似度矩阵；对边界框轨迹进行细化，计算轨迹动态特征，利用LSTM网络提取轨迹特征，计算时间平均距离，生成轨迹相似度矩阵并预测群体数量；将外观和轨迹相似度矩阵相加，基于综合相似度矩阵和预测的群体数量使用谱聚类算法进行群体检测；根据群体检测结果得到群体行为类别。本发明结合外观与轨迹特征，通过双分支网络提高了社交群体行为识别的准确性，适用于复杂场景中的群体行为识别任务。