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本发明公开了一种混合卷积的残差网络与注意力结合的动作视频识别方法。包括：1)读取动作视频中人的动作，然后将动作视频转换为原始视频帧图像；2)分别使用时间抽样、随机裁剪和亮度调整的方法对动作视频的视频帧进行数据增强，组成获得视频帧图像；3)构建注意力模块，利用注意力模块构建混合卷积块，级联混合卷积块构建基于混合卷积的残差网络与注意力结合的混合卷积残差网络模型，用混合卷积残差网络模型对视频帧图像进行时空特征学习，获取关键特征图；4)使用Softmax分类层对关键特征图进行分类。本发明在扩展网络深度的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN112149504A
(43)申请公布日2020.12.29
(21)申请号202010849991.6
(22)申请日2020.08.21
(71)申请人浙江理工大学
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