一种基于改进双流卷积神经网络的视频不安全行为识别方法
公开
摘要
本发明提供一种基于改进双流卷积神经网络的视频不安全行为识别方法，在原有的双流残差网络结构上，使用Res2Net模块替换原有的残差模块；或/和使用iResNet的方法来改进残差网络结构；利用公式(1)得到不同数量以及不同感受野大小的输出，公式(1)；将四个输出进行融合并经过一个11的卷积。可以促进网络信息的流动和减少信息的损失，模型总的网络结构一致。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进双流卷积神经网络的视频不安全行为识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373228A
申请号 ：
CN202210024206.2
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2022-01-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
余洪嘉
申请人 ：
成都理工大学
申请人地址 ：
四川省成都市成华区成都理工大学
代理机构 ：
济南知来知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李真
优先权 ：
CN202210024206.2
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V20/40 G06V10/82 G06N3/04
法律状态
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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