技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于稠密图的视频分类方法和系统，包括：通过共享的二维卷积神经网络获取帧级特征，然后将其按照时间顺序堆起来组成稠密图，最后通过一层时序卷积网络并行地获取多尺度特征完成分类任务。由于本发明涉及的参数量相比现有技术更少，因此计算复杂度更低。本发明不需要光流图去建模时序信息，相对高效。发明中全部使用了二维卷积核，共享大量网络参数，充分发挥了显卡的并行计算能力，在不损失精度的情况下大大提升了速度，并且使得模型易训练。
技术研发人员：高科;陈潇凯
受保护的技术使用者：中国科学院计算技术研究所
技术研发日：2018.11.09
技术公布日：2019.02.22