摘要
本申请公开了一种针对低质视频的人体行为识别方法、装置、设备及介质,所述方法包括视频帧对应的前序帧差异图、后序帧差异图和平均帧差异图;对每帧视频帧对应的前序帧差异图、后序帧差异图以及平均帧差异图进行跨帧语义聚合,以得到每帧视频帧对应的特征表示;基于每帧视频帧对应特征表示确定待识别视频序列的行为标签。本申请先获取前序帧差异图、后序帧差异图以及平均帧差异图来进行帧间噪声抑制,然后基于前序帧差异图、后序帧差异图以及平均帧差异图进行跨帧语义聚合以聚合丰富的时空信息,这样不但可以在保持关键的轮廓信息的前提下减少背景噪声和干扰,而且可以获取到丰富的时空信息,有效提升加密视频中的行为识别准确性。
技术关键词
识别视频序列
视频帧
识别方法
计算机可读程序
帧间噪声
标签
文本编码器
视频编码器
人体
语义
注意力机制
识别装置
可读存储介质
处理器
轮廓信息
背景噪声
识别模块
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电子机械制动器
路面特征
隶属度函数
车轮
识别方法
信道编码识别
Turbo码
识别方法
多模态特征融合
卷积码
深度学习识别系统
深度学习模型
精神分裂症患者
时频分析方法
青少年
山区公路边坡
自动识别方法
合成孔径雷达干涉
高原
三维点云分割