一种基于时序行为检测的工作流识别方法

本发明公开了一种基于时序行为检测的工作流识别方法。本发明提出了一种时序视频稀疏采样的方法，减少无用数据的同时加快了框架的整体速度。同时，为了加快识别速度和识别精度，本发明使用三维残差网络来提取特征，以保证时空特征提取的速度和效率。在时序候选子网中，为了避免漏掉某些候选片段，本发明使用Soft‑NMS对NMS进行了更新，保证了检测结果的召回率。通过上述策略，使得本发明所提出的框架更加适用于复杂工厂生产环境中的工作流识别。发明解决了动作在视频中的时序定位问题，有效利用了工厂环境下产生的大量智能监控视频，通过神经网络检测出视频中活动的类别及其发生的时间片段，对工作流进行建模，从而进一步的对整个生产流程进行优化。