公开(公告)号：CN111626171A

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN202010434393.2

申请日：2020-05-21

Applicant: 青岛科技大学

Inventor： 王传旭 ,  孔玮 ,  邓海刚 ,  闫春娟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于视频片段注意力机制与交互关系活动图建模的群组行为识别方法，主要用于解决视频监控场景下群组行为识别的精度问题，以提高群组行为识别精度并排除视频中大量冗余信息；首先，利用片段注意力机制提取视频中的关键片段，并通过P3D网络提取其时空特征；然后利用卷积关系机制构建群组活动图以捕获人与人之间的交互关系，并通过多个阶段、不同类型的卷积操作对活动图进行优化，形成对组群关系的动态描述；进一步，通过融合机制将优化后的组群关系活动图与原始的P3D特征进行融合，旨在将底层的P3D特征和高层的组群特征进行结合，避免特征丢失；最后，将融合后的特征利用softmax分类器对群组行为进行识别，以获得更高的组群行为识别精度和效果。

公开(公告)号：CN111626171B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202010434393.2

申请日：2020-05-21

Applicant: 青岛科技大学

Inventor： 王传旭 ,  孔玮 ,  邓海刚 ,  闫春娟

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于视频片段注意力机制与交互关系活动图建模的群组行为识别方法，主要用于解决视频监控场景下群组行为识别的精度问题，以提高群组行为识别精度并排除视频中大量冗余信息；首先，利用片段注意力机制提取视频中的关键片段，并通过P3D网络提取其时空特征；然后利用卷积关系机制构建群组活动图以捕获人与人之间的交互关系，并通过多个阶段、不同类型的卷积操作对活动图进行优化，形成对组群关系的动态描述；进一步，通过融合机制将优化后的组群关系活动图与原始的P3D特征进行融合，旨在将底层的P3D特征和高层的组群特征进行结合，避免特征丢失；最后，将融合后的特征利用softmax分类器对群组行为进行识别，以获得更高的组群行为识别精度和效果。