申请/专利权人：上海大学

申请日：2021-06-01

公开（公告）日：2021-09-10

公开（公告）号：CN113378676A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.11.19#实质审查的生效;2021.09.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的图像中人物交互检测方法，利用目标检测算法检测出图片中所有实例信息，包括人体位置信息以及物体位置和类别信息等，然后输入训练好的人物交互行为识别网络，检测待测图片中人物对之间的交互行为。本发明在利用位姿捕获交互关系的全局空间配置的基础上，关注于人与物体交集区域提供的有效信息，学习更加精细的局部特征，增加了正确人物交互对匹配的概率，并借助短期记忆选择模块对人和物体及其背景区域信息进行有效的筛选利用，通过各类特征的融合，提高了人物交互检测的精度。

主权项：1.一种基于多特征融合的图像中人物交互检测方法，其特征在于：其操作步骤为：步骤1：输入原始图片；步骤2：目标检测；步骤3：构建人物交互识别网络；步骤4：检测待测图片人物交互行为；在所述步骤2中，利用目标检测算法检测出图片中所有实例信息，包括人体位置信息以及物体位置和类别信息后，输入训练好的人物交互行为识别网络，检测待测图片中人物对之间的交互行为；在所述步骤3中，人物交互识别网络采用多支流神经网络结构，包括成对支流、交集支流和短期记忆选择支流，网络对图片中人-物体实例对各类特征进行了学习训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 基于多特征融合的图像中人物交互检测方法

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