视频密集事件内容理解方法
公开
摘要
本发明公开了一种视频密集事件内容理解方法，包括以下步骤：S1、对输入视频进行特征提取；S2、采用基于双向LSTM的双线性注意力机制特征融合方法提取的特征进行融合；S3、候选事件生成；S4、有序视频序列生成：采用深度学习的方式对候选时间集合中的候选事件数据进行筛选；S5、利用三栈式视频内容描述生成网络生成针对输入视频的多个描述语句。本发明综合考虑视频的有效内容，从二维视觉特征，三维视觉特征，音频特征，视频语义特征四个层次分别进行了提取。通过本发明的方法能够对于视频当中的事件进行良好的划分，并进行结构化的特征表达。最终输出主题一致，逻辑关联性强，内容描述完整的描述段落，对于整个视频的多个事件实现理解。
基本信息
专利标题 ：
视频密集事件内容理解方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627413A
申请号 ：
CN202210241438.3
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
匡平段其鹏
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
成都虹盛汇泉专利代理有限公司
代理人 ：
王伟
优先权 ：
CN202210241438.3
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
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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