专利汇可以提供一种智能化行为建模方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供一种智能化行为建模方法,包括以下步骤:S1:从视频序列中获取光流向量,使用该光流向量,获取关于多个 视频 帧 的一个 特征向量 的概率分布,使用该特征向量的概率分布,进行状态建模以及基于状态变换,联合构建起来 训练数据 ;S2:对获取的数据进行操作处理,以模拟不同场景;S3:构建 卷积神经网络 ,将经过处理后的数据进行训练;S4:将训练完成后的卷积神经网络的网络结构和权值保存,完成状态特征提取,导入训练数据,完成整体行为建模表达。本发明提高了建立行为模型的泛化能 力 ,适用场景更广。,下面是一种智能化行为建模方法专利的具体信息内容。
1.一种智能化行为建模方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:从视频序列中获取光流向量,使用该光流向量,获取关于多个视频帧的一个特征向量的概率分布,使用该特征向量的概率分布,进行状态建模以及基于状态变换,联合构建起来训练数据;
S2:对获取的数据进行操作处理,以模拟不同场景;
S3:构建卷积神经网络,将经过处理后的数据进行训练;
S4:将训练完成后的卷积神经网络的网络结构和权值保存,完成状态特征提取,导入训练数据,完成整体行为建模表达。
2.根据权利要求1所述的一种智能化行为建模方法,其特征在于,获取流光向量的对象识别通过运动估计获取视频帧的特征向量,使用获取的特征向量确定每一帧所属的状态,确定的状态的变换矩阵,确定使行为模型和从给定的行为模型字典中提供的视频帧之间的概率最大的行为模型,作为所识别的行为。
3.根据权利要求1所述的一种智能化行为建模方法,其特征在于,在行为过程中,利用摄像机对行为视频进行采样,获得N组不同行为环境情况的图片;同时对应行为操作数据,即该环境下的操作角度情况,联合构建起来训练数据,对收集来的图片进行平移、裁剪、变更亮度操作,以模拟不同光照和天气的场景。
4.根据权利要求1所述的一种智能化行为建模方法,其特征在于,构建卷积神经网络,将经过处理后的图片作为输入,对应图片的操作数据作为标签值,进行训练,采用基于Nadam优化器的优化方法对均方误差损失求最优解来优化神经网络的权重参数;新的卷积神经网络包括1个输入层、3个卷积层、3个池化层、4个全连接层;输入层依次连接第一个卷积层、第一个池化层,然后连接第二个卷积层、第二个池化层,再连接第三个卷积层、第三个池化层,最后依次连接第一个全连接层、第二个全连接层、第三个全连接层、第四个全连接层。
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