• 行为检测技术

  • 2019.06.27
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宇观科技行为检测技术主要包含老人摔倒识别,考生作弊识别,生产流程关健行为检测,吸烟检测,脱岗检测,打架识别等。可提供特定场景下的行为检测算法及系统应用。
行为检测和图像分类有些相似,图像分类是按照图像中的目标进行软分类,行为检测也类似。深度学习技术成熟后,行为检测利用Activitynet(Kinetics 数据集)将每段视频中定义多个标签。相比于图像分类,行为检测是针对视频进行处理,视频相对图像分类来说多了一个时序维度。视频可以分为空间和时间两个部分。空间部分,每一帧代表的是空间信息,比如目标、场景等等。而时间部分是指帧间的运动,包括摄像机的运动或者目标物体的运动信息。所以网络相应的由两个部分组成,分别处理时间和空间两个维度。

行为检测识别主要包含两个方向,一个是动作分类,给出一个视频截断,判断视频的动作类别,或者称为offline。 另一个就是动作识别,给出一个自然视频,没有进行任何的裁剪,这个时候需要先知道动作的开始时间和结束时间,然后还要知道动作的类别;

宇观科技通过Two-Stream CNN方法,分两分处理视频:一部分处理RGB图像,一部分处理光流图像。最终联合训练,并分类,采用多任务训练的方法将两个行为分类的数据集联合起来,增加训练数据,以达到最佳检测识别效果。
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