基于有序光流图的视频分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及视频分析技术领域，具体涉及基于有序光流图的视频分析方法及系统，通过有序光流图建模视频的长时时域结构，并利用C3D Net和VGG

【技术实现步骤摘要】
基于有序光流图的视频分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及视频分析
，尤其涉及一种基于有序光流图的视频分析 方法及系统。

技术介绍

[0002]人体行为在视频中通常由数十帧甚至上百帧来共同呈现，因此视频的长时 时域信息对于行为识别非常重要。
[0003]行为视频是一种连续的图像序列，而现有的视频分析方法行对行为视频的 识别准确率不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于有序光流图的视频分析方法及系统，以提高对 行为视频的识别准确率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于有序光流图的视频分析方法，具 体包括以下步骤:
[0006]通过有序光流图建模视频的长时时域结构；
[0007]利用C3D Net和VGG
‑
16Net构造一个包含表观和短时运动流、长时运动流 的双流卷积网络；
[0008]分别以堆叠RGB帧、有序光流图为输入提取视频的表观和短时运动信息、 长时运动信息；
[0009]采用线性SVM对行为视频进行分类。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于有序光流图的视频分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤:通过有序光流图建模视频的长时时域结构；利用C3D Net和VGG
‑
16Net构造一个包含表观和短时运动流、长时运动流的双流卷积网络；分别以堆叠RGB帧、有序光流图为输入提取视频的表观和短时运动信息、长时运动信息；采用线性SVM对行为视频进行分类。2.如权利要求1所述的基于有序光流图的视频分析方法，其特征在于，所述通过有序光流图建模视频的长时时域结构的具体步骤为：将光流序列在保留顺序信息的条件下压缩融合到单幅图像上；将单幅图像作为深度网络的输入以实现长时间运动信息的提取。3.如权利要求1所述的基于有序光流图的视频分析方法，其特征在于，在所述采用线性SVM对行为视频进行分类的步骤之前，还包括步骤：对长时运动流的数据进行十倍增强。4.如权利要求3所述的基于有序光流图的视频分析方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李庆辉，王依刚，汪波，李亚奇，冯国彦，韩德帅，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：