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摘要
在智能制造环境中,基于动作识别的工作流识别方法难以定位出视频中工作流活动的开始和结束时间。为了从视频中对工作流中的活动进行时序定位,文中对R-C3D网络模型进行改进并提出了一种基于时序行为检测的工作流识别方法。在文中所提出的工作流识别方法中,采用一种随机稀疏采样策略来减少相邻视频帧的冗余,并使用Res3D网络来提取视频中的时空特征。此外,所提方法通过Soft-NMS消除了高度重叠以及低置信度的提名片段。实验结果证明,相比于R-C3D,文中方法在保证平均精度均值的同时,提高了约80%的训练速度和85%的检测速度,证明了该方法对于工作流识别的有效性。
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