一种动作识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于图像处理技术领域，提供一种动作识别方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：针对每个膨胀残差层，根据该膨胀残差层输出的第二特征和膨胀率高于该膨胀残差层的膨胀残差层输出的第三特征，确定该膨胀残差层输出的第三特征，并根据该膨胀残差层输出的第三特征和膨胀率低于该膨胀残差层的膨胀残差层输出的第四特征，确定该膨胀残差层输出的第四特征；通过第四特征得到动作识别结果。通过本方法能够将膨胀率较高的膨胀残差层输出的特征输入至膨胀率较低的膨胀残差层中，并将膨胀率较低的膨胀残差层输出的特征输入至膨胀率较高的膨胀残差层中，能够更好理解每一帧运动目标图像与附近和更远的帧之间的关系，提高了动作识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于图像处理，尤其涉及一种动作识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、在进行动作识别的过程中，需要对包括运动目标的多帧运动目标图像进行时序动作分割。目前，通常通过多阶段时间卷积网络(multi-stage temporal convolutionalnetwork,ms-tcn)来对多帧运动目标图像进行时序动作分割。

2、ms-tcn包括多个膨胀系数不同的膨胀残差层，在ms-tcn的各个膨胀残差层中，膨胀系数随着层数的增加而增加，这意味着较高层次的膨胀残差层中的卷积核能够具有更大的感受野，因此较高层次的膨胀残差层能够捕抓到更长范围的时序依赖关系，然而，较低层次的膨胀残差层中的卷积核具有的感受野仍然较小，导致了现有的ms-tcn无法很好地理解每一帧运动目标图像与附近和更远的帧之间的关系，降低了对运动目标图像进行时序动作分割的准确性，进而降低了动作识别的准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种动作识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有的动作识别的准确性较低本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种动作识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述膨胀残差层，根据该膨胀残差层输出的第二特征和所述多个膨胀残差层中膨胀率高于该膨胀残差层的膨胀残差层输出的第三特征，确定该膨胀残差层输出的第三特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述膨胀残差层，根据该膨胀残差层输出的第三特征和所述多个膨胀残差层中膨胀率低于该膨胀残差层的膨胀残差层输出的第四特征，确定该膨胀残差层输出的第四特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第五特征，确定该帧运动目标图像的分类结...

【技术特征摘要】

1.一种动作识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述膨胀残差层，根据该膨胀残差层输出的第二特征和所述多个膨胀残差层中膨胀率高于该膨胀残差层的膨胀残差层输出的第三特征，确定该膨胀残差层输出的第三特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述膨胀残差层，根据该膨胀残差层输出的第三特征和所述多个膨胀残差层中膨胀率低于该膨胀残差层的膨胀残差层输出的第四特征，确定该膨胀残差层输出的第四特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第五特征，确定该帧运动目标图像的分类结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时间重构网络包括编码器和解码器；所述将所述第一分...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖城，涂宏斌，张鲁峰，易广，郑懿，吴燕琴，李璇，
申请(专利权)人：中国长城科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：