【摘 要】
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视频行为识别在异常检测、人机交互、视频检索以及不良视频过滤等领域都有着广泛的应用前景,该任务的关键难点受限于场景以及执行者差异较大,视频质量低,行为姿态分布广,离线
【机 构】
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中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(201801D121157,201801D221203);高等学校科技创新项目(1810600108MZ)
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视频行为识别在异常检测、人机交互、视频检索以及不良视频过滤等领域都有着广泛的应用前景,该任务的关键难点受限于场景以及执行者差异较大,视频质量低,行为姿态分布广,离线检测困难等问题。针对这些问题,从移动端或者嵌入式设备检测角度研究,即在计算力有限的设备中,给定视频序列,使其能够更加准确地检测和识别目标行为。提出两种优化算法,批处理和FIFO滚动,分别进行测试,比较其优缺点,在树莓派上适合批处理方法,英伟达jetson适用FIFO滚动预测。
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