基于时空双流3D残差网络的服务动作识别
Computer Applications and Software（2023）
摘要
人工抽查服务录像是目前企事业单位规范员工服务动作的主要途径,但这种方法费时费力.针对当前供电营业厅服务动作自动识别难题,提出基于时空双流3D残差网络的服务动作识别方法,建立供电营业厅服务动作数据集.将时空双流3D残差网络分为两个通道.RGB通道采用3D残差网络提取信息丰富的RGB图像提升对动作幅度较小的识别率;光流通道采用C3D网络提取能消除场景信息的光流图特征.根据训练时两个通道的识别率,分配对应的通道融合权重值.对两个通道的预测结果进行加权融合得到服务动作识别结果.实验结果表明,使用时空双流3D残差网络对供电营业厅服务动作的识别准确率为90.65%.
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