融合三维卷积与帧级注意力的道路异常行为视频识别

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：针对当前道路视频监控中异常行为识别因时序信息利用不足而导致精度不高的难题，文章提出一种融合三维卷积神经网络（3D-CNN） 与帧级注意力机制的视频异常行为识别方法。该方法通过3D-CNN联合提取视频片段的空间与时间维度特征，并引入帧级注意力机制动态增强关键行为片段的特征权重，从而实现对异常行为的精准时空建模。（剩余5147字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人