技术总结
本发明结合深度学习与计算机视觉算法，具体公开了一种基于时空特征融合的实时动作识别方法，该方法包括如下步骤：s1、通过摄像头获取人物动作的视频信息；s2、将获取人物动作的视频信息上传到服务器；s3、对上传的视频进行预处理，进行等间隔的分帧；s4、使用动作检测器，对视频信息进行特征提取，使用时空特征融合方法，对视频信息进行时间域与空间域特征融合，完成特征提取；s5、使用深度学习的方法，对特征进行综合分析，判断目标动作；s6、将结果实时反馈。本发明方法通过使用卷积神经网络对于目标动作中视频信息的分析，使用时空特征融合方法，充分挖掘视频每帧之间的关系特征，实时的检测待检测目标动作。的检测待检测目标动作。的检测待检测目标动作。
技术研发人员：李宗民 张玉鹏 孙奉钰 张敏杰 刘玉杰
受保护的技术使用者：中国石油大学（华东）
技术研发日：2021.03.22
技术公布日：2021/6/28