[發明專利]基于級聯時序遷移模塊TSM網絡的行為識別方法在審
| 申請號： | 202310416564.2 | 申請日： | 2023-04-18 |
| 公開（公告）號： | CN116580351A | 公開（公告）日： | 2023-08-11 |
| 發明（設計）人： | 李永;梁起明;張友善;郭少哲 | 申請（專利權）人： | 中國人民武裝警察部隊工程大學 |
| 主分類號： | G06V20/52 | 分類號： | G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82;G06N20/20 |
| 代理公司： | 西安眾和至成知識產權代理事務所(普通合伙) 61249 | 代理人： | 強宏超 |
| 地址： | 710086 *** | 國省代碼： | 陜西;61 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 級聯 時序 遷移 模塊 tsm 網絡 行為 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.基于級聯時序遷移模塊TSM網絡的行為識別方法，其特征在于包括如下步驟：
步驟1：在現有開源數據集的基礎上收集、剪輯、標記，獲得樣本量為5000的暴力行為數據集；
步驟2：通過對TSM模塊單級聯構建級聯時序遷移模塊，將級聯時序遷移模塊插入殘差模塊中構建兩級級聯殘差模塊，以兩級級聯殘差模塊為基本單元，按照ResNet50結構構建行為識別網絡；
步驟3：在構建的暴力行為數據集中訓練行為識別網絡，初始學習率設置為0.01，每隔兩輪次學習率調整為原來的90％，共計訓練100輪次，獲取能夠識別暴力行為的網絡模型；
步驟4：將視頻輸入通過步驟3獲得的網絡模型對暴力行為進行識別。
2.根據權利要求1所述的基于級聯時序遷移模塊TSM網絡的行為識別方法，其特征在于：所述步驟1中將兩個TSM模塊級聯構建級聯時序遷移模塊。
3.根據權利要求2所述的基于級聯時序遷移模塊TSM網絡的行為識別方法，其特征在于：在兩個TSM模塊中引入短接操作，拓展到三次級聯。
4.根據權利要求1-3任一項所述的基于級聯時序遷移模塊TSM網絡的行為識別方法，其特征在于：所述步驟3中在模型訓練過程中采用學習率調整方式解決過擬合問題。
下載完整專利技術內容需要扣除積分，VIP會員可以免費下載。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于中國人民武裝警察部隊工程大學，未經中國人民武裝警察部隊工程大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202310416564.2/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：一種軌道車輛車體智能制造設備
- 下一篇：多模態文檔的編輯方法及裝置
