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基于残差式3DCNN和多模态特征融合策略的视频动作识别方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2020101072888
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2020101072888 | 专利名称 | 基于残差式3DCNN和多模态特征融合策略的视频动作识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V20/40(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01) |
| 申请人 | 重庆邮电大学 | 申请地址 | 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
| 发明人 | 张祖凡 | 申请日期 | 2020-02-21 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-23 17:33:30 |
| 专利摘要 | 本发明涉及一种基于残差式3D CNN和多模态特征融合策略的视频动作识别方法，属于计算机视觉与深度学习领域。首先将传统C3D网络连接方式改为残差式连接；采用核分解技术将3D卷积核拆解，得到一个空间卷积核，与并行的多个不同时间尺度时间核，再在空间卷积核后插入注意力模型，得到A3D残差模块并将其堆叠成的残差网络。搭建双流动作识别模型，将RGB图像特征和光流特征输入到空间流网络和时间流网络中，并提取出多级卷积特征层特征，再利用多级特征融合策略对两个网络进行融合，实现时空特征互补；最后将分数级融合后的全局视频动作描述子通过PCA降维，再用SVM分类器完成动作分类。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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