约束时域关系的视频动作定位方法和系统，申请专利号：CN202010032794.5

本发明提供一种约束时域关系的视频动作定位方法和系统，包括：视频特征提取步骤：对输入的未经裁剪的长视频，使用3D深度神经网络提取其特征，得到能够表达视频语义信息的特征序列；动作曲线预测步骤：利用提取好的视频特征序列训练动作概率曲线模型，预测视频中动作的开始、持续、结束的概率曲线；动作曲线约束步骤：在训练动作概率曲线模型的过程中同时约束动作的开始、持续、结束的概率曲线，使其有平稳连续的输出并且使动作的开始、持续、结束的概率曲线峰值遵循合理的时间顺序。本发明对输入的视频进行逐个时刻的动作概率预测，重点约束动作在时间维度上的关系，通过在模型的训练过程中加入约束，使得其能够准确地预测动作发生的概率，从而能够精确的定位视频中所发生的动作。