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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請的專利一種基于全局上下文感知的細(xì)粒度籃球動作識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116189278B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211550147.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于全局上下文感知的細(xì)粒度籃球動作識別方法是由許國良;何麗君;雒江濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于全局上下文感知的細(xì)粒度籃球動作識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于全局上下文感知的細(xì)粒度籃球動作識別方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：針對籃球動作視頻，利用MTSA模塊采用時間金字塔的方式將不同距離的幀進(jìn)行聚合；S2：利用SCI模塊分別沿著空間的兩個方向和通道進(jìn)行特征的跨維度交互；S3：采用動態(tài)卷積融合MTSA模塊和SCI得到GCA?Module；S4：在ResNet?50中引入塊GCA?Module，構(gòu)成GCA?Block；S5：堆疊多個GCA?Block，搭建細(xì)粒度籃球動作識別模型GCA?Net；S6：構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S7：對模型進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)測及優(yōu)化，得到訓(xùn)練后的模型，對籃球動作視頻進(jìn)行細(xì)粒度籃球動作識別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于全局上下文感知的細(xì)粒度籃球動作識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于全局上下文感知的細(xì)粒度籃球動作識別方法，其特征在于：包括以下步驟：S1：針對籃球動作視頻，利用多時間尺度聚合模塊MTSA的多時間尺度聚合策略，采用時間金字塔的方式將不同距離的幀進(jìn)行聚合；S2：利用空間-通道交互模塊SCI中的跨維度交互的混合注意力機(jī)制，分別沿著空間的兩個方向和通道進(jìn)行特征的跨維度交互；S3：采用動態(tài)卷積的方式，將MTSA模塊產(chǎn)生的輸出作為自適應(yīng)卷積核，動態(tài)地賦予SCI模塊輸出的特征圖不同的權(quán)重值，從而將兩模塊融合成全局上下文感知模塊GCA-Module；S4：在原始的ResNet-50網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的每個ResNet-Block的第一個1×1卷積后引入所述全局上下文感知模塊GCA-Module，構(gòu)成GCA-Block；S5：堆疊多個GCA-Block，搭建全局上下文感知網(wǎng)絡(luò)GCA-Net，作為細(xì)粒度籃球動作識別模型；S6：以RGB籃球動作視頻圖像作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，采用稀疏時間采樣策略從原始籃球動作視頻圖像中等間隔地抽取幀，將抽取的幀采用隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)和角點(diǎn)裁剪來進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；S7：在訓(xùn)練階段，采用ImageNet預(yù)訓(xùn)練權(quán)重來進(jìn)行初始化，并使用隨機(jī)梯度下降算法來學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；在預(yù)測階段，使用softmax分類器獲得所屬類別的最終分類概率；在優(yōu)化階段，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)和三元損失函數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的方式來減少真實(shí)值與預(yù)測值之間的誤差；不斷重復(fù)本步驟，直到迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)時，模型訓(xùn)練完成，對籃球動作視頻進(jìn)行細(xì)粒度籃球動作識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人重慶郵電大學(xué)，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區(qū)黃桷埡崇文路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。