申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117765432A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/44;G06V40/20;G06V10/764;G06T7/269;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/56;G06N3/042;G06N3/044;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/049;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明提供一种基于动作边界预测的中学理化生实验动作检测方法，包括：获取待测实验视频；利用特征提取网络对待测实验视频进行特征提取得到视频特征；利用边界匹配网络对视频特征进行边界匹配得到动作开始时间和结束时间组合成的时序片段；边界匹配网络包含两个支路，在第一支路中，经过时序卷积处理后，对每一帧使用可学习的高斯分布进行建模，区分背景帧和动作帧，得到起始边界概率序列；在第二支路中处理得到动作起始位置匹配的二维置信度图，将起始边界概率序列和动作起始位置匹配的二维置信度图通过后处理得到时序片段；最后利用片段分类网络对时序片段进行分类，得到实验动作检测结果。本发明有效提升了片段生成效率及动作检测的准确率。

主权项：1.一种基于动作边界预测的中学理化生实验动作检测方法，其特征在于，包括：获取待测实验视频；其中所述待测实验视频为包含有中学理化生实验动作的视频；利用特征提取网络对所述待测实验视频进行特征提取得到视频特征；利用边界匹配网络对所述视频特征进行边界匹配得到动作开始时间和结束时间组合成的时序片段；其中所述边界匹配网络包含两个支路，在第一支路中，经过时序卷积处理后，对每一帧使用可学习的高斯分布进行建模，区分背景帧和动作帧，得到起始边界概率序列；在第二支路中处理得到动作起始位置匹配的二维置信度图，将起始边界概率序列和动作起始位置匹配的二维置信度图通过后处理得到时序片段；利用片段分类网络对所述时序片段进行分类，得到实验动作检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 一种基于动作边界预测的中学理化生实验动作检测方法

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