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基于ResNet-LSTM的行人过街行为识别方法

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为提高行人行为识别精度,通过基于光流处理的Resnet-LSTM网络模型对行人过街行为进行识别.在采用光流法对连续视频帧进行处理的基础上,基于ResNet神经网络提取有序光流数据信息的空间维度特征,并利用LSTM网络进行时序性分析,完成行人过街行为的分类识别.论文利用Weizmann数据集对该模型做有效性检验,结果表明,算法的行为识别率可达99.46％.
Pedestrian Crossing Behavior Recognition Method Based on ResNet-LSTM

窦雪婷

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上海工程技术大学 上海 201600

行为识别 光流处理 ResNet网络 LSTM网络

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.09.027

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(9)
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