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申请/专利权人：电子科技大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118038559A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V10/74;G06V10/764
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本申请涉及一种用于学习的统计分析方法、装置、系统及存储介质，属于数据处理技术领域，方法包括响应于收到的指令，获取视频流中的全部对象；分析每一个对象在视频流中的动作并使用动作构建标准动作模型；比较任意两个标准动作模型，并得到相似度数值，一个标准动作模型需要与其他全部标准动作模型进行比较和按照相似度数值对标准动作模型进行分组，根据每一个分组中的标准动作模型向每一个分组赋予标签。本申请借助于视频流实现、对一个群体的整体性分析和差异性分析，然后根据分析结果来对群体进行分组，每一个分组中的个体均具有一定程度的一致性，可以据此来发现问题和采取合适的介入手段。
主权项：1.一种用于学习的统计分析方法，其特征在于，包括：响应于收到的指令，获取视频流中的全部对象；分析每一个对象在视频流中的动作并对每一个对象使用其动作构建标准动作模型；标准动作模型指的是对象在视频流中进行的动作集合，包括视频流中每个时间点或时间段的对应动作；比较任意两个对象的标准动作模型，并得到相似度数值，一个标准动作模型需要与其他全部标准动作模型进行比较；其中所述相似度数值为两个标准动作模型在时间点或者时间段上存在相似动作，这些时间点或者时间段在标准动作模型的完整时间长度上的占比；按照相似度数值对标准动作模型进行分组，根据每一个分组中的标准动作模型向每一个分组赋予标签；具体的，两个标准动作模型的相似度数值大于等于阈值，将这两个标准动作模型放入到一个分组中，反之将这两个标准动作模型分别放置到两个分组中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 用于学习的统计分析方法、装置、系统及存储介质
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