申请/专利权人：三菱电机株式会社

申请日：2018-06-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN110998594B

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/40;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/26

优先权：["20170807 US 15/670,021"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.05.05#实质审查的生效;2020.04.10#公开

摘要：一种从场景的视频检测该场景中的对象的动作的方法和系统。视频是被分割成组块的视频序列，并且各个组块包括连续视频帧。该方法包括以下元素。获取场景的视频，其中，视频包括图像序列。跟踪视频中的对象，并且对于视频的各个对象和各个组块，还包括：从视频序列的视频帧确定轮廓图像序列以表示围绕对象定位的边界框内的运动数据。使用边界框来为各个组块中的一个或更多个图像生成裁剪轮廓图像和裁剪图像。将裁剪轮廓图像和裁剪图像传递给循环神经网络RNN，该RNN输出各个关注动作的相对得分。

主权项：1.一种从场景的视频检测该场景中的对象的动作的方法，使得所述视频是被分割成组块的所述场景的视频序列，并且各个组块包括连续视频帧，所述方法包括以下步骤：由处理器获取所述场景的所述视频，其中，所述视频包括图像序列；由所述处理器跟踪所述视频中的所述对象，并且对于所述视频的各个对象和各个组块，还包括：根据所述视频序列的视频帧和卷积神经网络层来确定轮廓图像序列以表示围绕所述对象定位的边界框内的运动数据；使用所述边界框来为各个组块中的一个或更多个图像生成裁剪轮廓图像和裁剪图像；以及将所述裁剪轮廓图像和所述裁剪图像传递给一个或更多个循环神经网络RNN层，该一个或更多个RNN层输出各个关注动作的相对得分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三菱电机株式会社 检测动作的方法和系统

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