收稿日期:2019-01-22 修回日期:2019-05-23 网络出版时间:2019-12-18
直排溜冰鞋教程基金项目：国家自然科学基金(61501253)；江苏省基础研究计划(自然科学基金)项目(BK20151506)；江苏省 六大人才高峰”第十一批高层
次人才选拔培养资助项目(XXRJ-009)；江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016778,BE2019739)；南京邮电大学科研项目(NY217054)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0799,SJCX18_0296)作者简介：掌 静(1995-)，女，硕士研究生，研究方向为数据挖据；陈 志，通信作者,CCF 会员(14587M)，教授，研究方向为移动物联网㊁无线
传感器网络㊁数据挖据；岳文静，副教授，研究方向为认知无线电网络㊁移动物联网㊁数据挖据㊂
网络出版地址: /kcms /detail /61.1450.TP.20191218.1110.010.html 基于特征关联的视频中体人物行为语义抽取 掌 静1，陈 志1，岳文静2(1.南京邮电大学计算机学院，江苏南京210023;2.南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京210003)
摘 要：为解决视频中体人物行为语义抽取中体人物相互遮挡㊁追踪困难等问题，构建一种基于特征关联的视频中体行为人物语义抽取算法㊂该算法首先对视频帧提取多尺度融合特征图，通过特征图
检测视频帧中可能存在的人物，利用去重算法筛除检测到的重复人物，精准定位体人物边界框；接着预测体人物特征掩码，通过比对相邻视频帧人物特征掩码的差异度追踪体人物的运动轨迹；最后结合体人物的运动轨迹推理每帧视频帧的体人物行为语义，根据体人物行为特点抽取视频体人物行为语义㊂实验结果表明，该算法能够准确提取㊁定位体人物的动态线索，解决体人物复杂时空关系导致的语义抽取低效问题，有效地提高体人物语义抽取的准确率和鲁棒性㊂
关键词：体人物行为；语义抽取；目标检测；人物追踪；特征掩码；运动轨迹
钽酸锂晶体中图分类号:TP301.6 文献标识码:A
文章编号:1673-629X (2020)04-0026-05
doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2020.04.005Crowd Activity Semantic Extraction in Video Based on Feature Association
融合蛋白分离纯化ZHANG Jing 1,CHEN Zhi 1,YUE Wen -jing 2
(1.School of Computer ,Nanjing University of Posts and Telecommunications ,Nanjing 210023,China ;2.School of Communication and Information Technology ,Nanjing University of Posts and Telecommunications ,Nanjing 210003,China )Abstract :In order to solve the problems of mutual occl
usion and tracking of group characters for crowd activity semantic extraction in video ,a crowd activity semantic extraction algorithm in video is presented based on feature association.The proposed algorithm first extracts the multi -scale fusion feature map of the video frame ,detects the possible human in the video frame through the feature map ,uses the deduplication algorithm to filter out the detected duplicate human ,and accurately locates the target group ’s bounding boxes.Then it predicts the feature masks of group characters.The motion trajectory of group characters is tracked by comparing the difference degree of the character mask of the adjacent video frames.Finally it infers crowd activity semantics of each frame according to the motion trajectory and combines the characteristics of crowd activity to exact crowd activity semantics in video.The experiment shows that the proposed al⁃gorithm can accurately extract and locate the dynamic clues of group characters ,solve the inefficiency of semantic extraction caused by complex spatial -temporal relationship of group characters ,thus effectively improving the accuracy and robustness of crowd activity semantic extraction.
拉线绝缘子Key words :crowd activity ;semantic extraction ;target detection ;human tracking ;feature mask ;motion trajectory
0 引 言
体人物行为是指三个或者更多个相互作用㊁相自制纳米胶带教程
互影响㊁有共同目标的人物组成的体的相对运动现象[1]，具体在竞技体育场景中，主要表现为竞技双方的团队成员为取得比赛胜利而产生的相互协同㊁相互竞争的运动行为，具有广泛的应用㊂在经典的体人物第30卷 第4期2020年4月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
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Vol.30 No.4Apr. 2020
