一种基于双流神经架构搜索的装配视频实时动作分割方法

本发明公开一种基于双流神经架构搜索的装配视频实时动作分割方法，属于视频识别技术领域。针对现有装配动作分割模型难以兼顾实时性与分割精度、双流特征融合效果差、边界识别模糊等问题，本发明通过分别为RGB图像和光流场构建两个独立的神经架构搜索空间，自适应地为RGB与光流场分支搜索出最优的网络拓扑结构；设计含帧差注意力的双流交互引导模块，将帧差特征与双流特征跨模态通道加权融合；采用带间隔约束的度量学习构建动作类别原型，结合时序焦点损失函数优化特征分布，使真实类别的特征向对应原型聚集，其他类别的特征分布之间保持间隔。本发明有效提高了装配视频动作分割的精度与实时性，适用于离散制造业装配过程的在线异常检测。