申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746296A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/52;G06V10/774;G06N3/0985;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/42

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及基于元学习的视频行为识别方法，属于计算机视觉技术领域。获取待检测的视频，输入训练后的基于元学习的视频行为识别模型，输出视频行为识别结果。该模型包括内层的域适应行为识别模型和外层的视频行为识别模型；该模型的训练过程分为预热训练和元训练，获取预热训练的样本，对视频行为识别模型进行预热训练，得到元训练集和元测试集，将其输入基于元学习的视频行为识别模型，进行元训练，通过域适应行为识别模型对源域和目标域实现域对齐，通过视频行为识别模型对样本进行视频行为识别，至损失函数收敛停止训练。本发明针对无人机视频的视频行为识别中域适应差的问题，提高模型域适应，进而提升模型的泛化性，识别结果更准确。

主权项：1.基于元学习的视频行为识别方法，其特征在于，该方法具体包括：获取待检测的视频；将所述待检测的视频输入训练后的基于元学习的视频行为识别模型，输出视频行为识别结果；所述基于元学习的视频行为识别模型包括内层模型和外层模型，所述内层模型为域适应行为识别模型，所述外层模型为视频行为识别模型；所述基于元学习的视频行为识别模型的训练过程分为预热训练和元训练；所述预热训练包括：获取预热训练的样本，对所述视频行为识别模型进行预热训练，得到元训练集和元测试集；所述元训练包括：将所述元训练集和元测试集作为元训练的样本，输入基于元学习的视频行为识别模型，进行元训练，通过所述域适应行为识别模型对元训练的样本提取域不变信息，实现对源域和目标域的域对齐，通过所述视频行为识别模型对元训练的样本进行视频行为识别，计算所述基于元学习的视频行为识别模型的损失函数，直至所述损失函数收敛则停止训练，得到训练后的基于元学习的视频行为识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于元学习的视频行为识别方法

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