技术总结
本发明公开了一种基于Tensorflow深度学习框架的时序动作检测方法，包括步骤：步骤(1)、建立时序动作检测视频数据库；步骤(2)、对数据库中的视频帧图像进行预处理；步骤(3)、用Tensorflow框架搭建卷积神经网络；步骤(4)、训练Tensorflow深度神经网络模型；步骤(5)、调用训练完毕的模型进行测试；本发明以基于Tensorflow的深度学习框架为基础，在改进的神经网络模型下能够更好更快地训练出合适的模型参数，提高了检测准确率。提高了检测准确率。提高了检测准确率。
技术研发人员：苏寒松 王玥 刘高华
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2020.11.26
技术公布日：2021/3/2