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現(xiàn)有視頻行為檢測方法在生成候選區(qū)域時采用滑窗操作，處理長視頻速度較慢。針對該問題，通過對靜態(tài)行為主體進行定位，提出一種快速檢測方法。將長視頻分割為若干個視頻單元，在每個單元的第1幀中運用Fast r-cnn算法進行行為主體檢測，對檢測到行為主體的單元劃定時間區(qū)域生成行為發(fā)生候選區(qū)域，以減少行為檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別候選區(qū)域類別，對行為類區(qū)域進行邊界回歸，得到準確的行為時間軸定位。實驗結(jié)果表明，該方法檢測速度較TURN方法提升2倍以上，其mAP指標只降低0.7。
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