基于部件因果关系的视频行为识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711415788.2

申请日：

2017-12-25

公开(公告)号：

CN108256435A

公开(公告)日：

2018-07-06

发明(设计)人：

同鸣闫娜陈逸然田伟娟

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K946 G06T7269

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

王品华;朱红星

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-07-31	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20171225
2018-07-06	公开	公开
2019-10-11	授权	授权

共 50 条

[1]

基于行为部件时空关系的行为识别方法 [P].

同鸣 ;

郭志强 ;

陈逸然 ;

田伟娟 .

中国专利 :CN108268834B ,2018-07-10

[2]

基于提示学习的事件因果关系识别方法及系统 [P].

蔡飞 ;

王申 ;

陈洪辉 ;

潘志强 ;

张鑫 ;

许龙 ;

张梦溪 .

中国专利 :CN118396027A ,2024-07-26

[3]

基于智能高层语义的视频行为识别方法 [P].

同鸣 ;

郭志强 ;

陈逸然 ;

闫娜 .

中国专利 :CN108573229A ,2018-09-25

[4]

基于混淆矩阵的高层语义视频行为识别方法 [P].

同鸣 ;

郭志强 ;

陈逸然 ;

田伟娟 .

中国专利 :CN108256434A ,2018-07-06

[5]

一种基于时序因果卷积网络的视频行为识别方法 [P].

姜育刚 ;

程昌茂 .

中国专利 :CN110175580A ,2019-08-27

[6]

视频行为识别方法 [P].

方鹏程 ;

罗伦文 ;

王开学 ;

唐志斌 ;

柏小武 .

中国专利 :CN119888564A ,2025-04-25

[7]

基于深度学习的视频行为识别方法 [P].

黄鹤 ;

余佳诺 ;

曹洪龙 .

中国专利 :CN113627368A ,2021-11-09

[8]

基于元学习的视频行为识别方法 [P].

杨烽 ;

刘悉 ;

舒文强 ;

高陈强 .

中国专利 :CN117746296A ,2024-03-22

[9]

基于时空建模的视频行为识别方法与系统 [P].

叶青 ;

梁政豪 ;

张永梅 .

中国专利 :CN115240271B ,2025-08-05

[10]

基于度量的元学习视频行为识别方法 [P].

杨烽 ;

赵杰 ;

柳银 ;

赵悦 ;

高陈强 .

中国专利 :CN120147916A ,2025-06-13

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