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基于行为主体定位的视频快速检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.28 MB | 2021-05-26

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　　现有视频行为检测方法在生成候选区域时采用滑窗操作，处理长视频速度较慢。针对该问题，通过对静态行为主体进行定位，提出一种快速检测方法。将长视频分割为若干个视频单元，在每个单元的第1帧中运用Fast r-cnn算法进行行为主体检测，对检测到行为主体的单元划定时间区域生成行为发生候选区域，以减少行为检测网络的输入数据。在此基础上，采用3D卷积神经网络判别候选区域类别，对行为类区域进行边界回归，得到准确的行为时间轴定位。实验结果表明，该方法检测速度较TURN方法提升2倍以上，其mAP指标只降低0.7。

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