[發明專利]一種基于單階段的行為識別方法

在審

• 申請號: 201911014322.0
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN110852330A
• 公開（公告）日: 2020-02-28
• 發明（設計）人: 陳景明;金杰;李燊;郭如意
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 劉子文

1.一種基于單階段的行為識別方法，其特征在于，基于特征金字塔網絡結構，包括左側自底向上結構、右側的自頂向下結構、位于中間的橫向連接層及后端的預測網絡，左側自底向上結構包括卷積層一、卷積層二、卷積層三、RFB模塊和RFB-s模塊，右側的自頂向下結構包括卷積層四、卷積層五和卷積層六；其中自底向上結構用以不斷提取特征信息，而右側的自頂向下結構則通過下采樣即反卷積不斷的將頂層的特征圖放大，橫向連接層則是將右側的頂層特征與左側的底層特征進行結合，使得特征更具有表達能力，預測網絡是用于實現對分類和邊界框的預測。

2.根據權利要求1所述一種基于單階段的行為識別方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

首先輸入待測的圖片然后通過卷積層一來提取圖片中的特征信息，隨后特征金字塔網絡結構將分為兩條支路同時進行特征提取，其中一支路進行和卷積層一相同的卷積操作產生卷積層二，另一支路則通過RFB-s模塊直接和頂層的卷積層三進行連接；

接著在卷積層二中也分為兩支路，一支路進行和卷積層一、二相同的卷積操作產生卷積層三，另一支路則通過RFB模塊直接和卷積層三相連；

然后通過對卷積層三進行下采樣產生卷積層四，以此類推產生卷積層五和卷積層六，隨后通過橫向連接層分別將卷積層二與五、卷積層一與六進行合并以獲取高語義的特征信息；

最后在卷積層四、五、六上同時通過預測網絡進行對分類和邊界框的預測。