时序动作检测2020年研究现状

时序动作检测是一项新兴的技术，指的是通过计算机视觉算法对人体动作进行检测和识别。它可以应用在许多领域，如智能家居、教育、医疗等。本文将从多个角度对时序动作检测的研究现状进行分析。

一、研究方法

目前，时序动作检测的研究主要分为两种方法：基于类别的方法和基于状态的方法。基于类别的方法是将动作分类到已知的类别中，通过对已经训练好的模型进行计算，从而识别动作。基于状态的方法是将动作分解成一系列的状态，通过对状态进行分析，从而识别事物的动作。

二、数据集

数据集是时序动作检测研究的基础。在过去的几年中，已经有了一些非常成熟的数据集，如UCF-101、Kinetics、HMDB-51等，其中UCF-101是最常用的数据集之一。这些数据集包含了大量的不同类型的动作，如跳跃、跑步、吃饭等。通过使用这些数据集，可以帮助AI算法进行更加准确的训练。

三、算法

目前，时序动作检测的算法主要分为两类：传统的机器学习算法和深度学习算法。传统的机器学习算法包括SVM、KNN等，这些算法在处理小型数据集的时候有较好的效果。而深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、时空卷积神经网络（ST-CNN）等，在处理大量数据集时具有更好的效果。近年来，深度学习算法在时序动作检测领域具有很大的优势。

四、应用

时序动作检测的应用主要分为三类：行为识别、人体姿态估计和交互式动作识别。行为识别可以用在安全领域的视频监控中，可以准确地分析人的行为并提醒警告。人体姿态估计可以在医学领域中进行关节的治疗，同时也可以通过对特定动作时的姿态进行检测来预防运动损伤。交互式动作识别可以用在游戏、教育领域中，在游戏中让AI算法能够自动识别玩家的动作，从而达到更加智能交互的效果，在教育领域中可以进行教学辅助。

综上所述，时序动作检测是一项非常重要的技术，具有广泛的应用前景。因此，在未来，相信时序动作检测会得到更加深入和广泛的研究。