CN119478754A 基于差分特征增强的多视角中学实验步骤检测方法及系统 （南京师范大学）_第1页
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文档简介

基于差分特征增强的多视角中学实验步骤本发明公开了一种基于差分特征增强的多2S1：输入正面视角和俯视视角多视角的中学实验S2：使用视觉大模型VideoMAE对两个视角的视频帧片段S3：将步骤S2提取的两个视角视频帧级别的视觉时序特征与差分运动特征输入编码S5：使用融合差分运动特征的视觉时序特征的多视角2.如权利要求1所述的基于差分特征增强的多视角中学实验步骤检测方法，其特征在3.如权利要求1所述的基于差分特征增强的多视角中学实验步骤检测方法，其特征在fr=u(lzlf-r-)4.如权利要求3所述的基于差分特征增强的多视角中学实验步骤检测方法，其特征在3k为表示输入信息的维度。所述时序注意力模块：由多头自注意力层构成，捕捉视频序列中不同帧=Attention(Fr,Fr,FP)5.如权利要求4所述的基于差分特征增强的多视角中学实验步骤检测方法，其特征在所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述方45[0010]S4：经过编码的两个视角视觉时序特征与差分运动特征输入到解码器中进行融x0；6[0038](1)本发明采用差分特征增强的方法，从而更加精准地捕捉到实验步骤的变化和[0039](2)本发明方法能够更有效地学习视频中的时空依赖关系，有助于捕捉到实验步[0040](3)本发明方法能够有效解决人工检测中学实验步骤会耗费大量人力资源、已有7角中每帧作为锚点中心获得16帧一组的视频帧片段，同时通过帧差分得到差分视频帧片x0：[0060]S23：从特征提取器输出的两个视角的视频帧级别的视觉时序特征与差分运动特8个查询向量Qi，并行地从输入信息Ki中选取多组信息，计算注意力得分后应用缩放点积和softmax进行归一化约束注意力得分的范围，最后与值Vi加权求和得到输出。此外还有[0077]步骤S5:使用融合差分运动特征的视觉时序特征的多视角特征进行分类，输出视9[0080]中学实验步骤检测可视化对比结果如图4所

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