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本发明提供了一种基于卷积神经网络的智能流媒体视频大数据分析方法，包括：通过单帧预测器对流媒体视频数据进行分帧识别，得到图像帧；将图像帧输入基于卷积神经网络的数据分析模型进行处理；采用递归神经网络将各图像帧进行时序拟合，输出全场景化识别框架。本发明采用基于卷积神经网络的数据分析模型替代现有技术采用的检测、识别、分割以及跟踪四个步骤，一是数据处理结构更清晰；二是通过共享计算能够提高算法效率，并且通过多个相关任务共同学习来提高算法性能；三是统一框架之后只需要做关键帧的标注就可以，在训练的过程中就会把数
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113850186 A
(43)申请公布日 2021.12.28
(21)申请号 202111119866.0
(22)申请日 2021.09.24
(71)申请人 中国劳动关系学院
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