[发明专利]一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法

权利要求书

1.一种基于姿态投票的考生姿态序列生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：确定考生大致位置：

通过姿态估计模型提取考试视频正中间500帧图像中关节点的位置信息，并对缺失关节点的目标进行姿态补全，之后，以每一帧的每一个姿态中脖子关节点的位置为中心形成一个包围盒，然后，合并所有距离小于设定阈值的包围盒，最终获得的包围盒的位置信息代表考场中潜在考生的位置；

S2：精确定位考生：

取整段考试视频中间一个小时作为计数投票的样本，计算每一帧中检测到的考生姿态的脖子关节点位置落在S1中获得的潜在考生包围盒内的人数数量，对于没有落在任一包围盒的脖子关节点，以该点为中心形成新的包围盒，增加基础帧中遗漏的考生位置，之后，统计得到的包围盒中姿态出现的频率、离散度，通过比较离散度的大小分辨出监考员和考生，并得到所有考生的精确位置和活动范围；

S3：考生排序：

根据所有考生的前后位置关系对每个考生生成一个邻接对，并对得到的邻接对做拟合直线，之后，根据纵坐标对拟合直线上的考生按列排序；

S4：生成考生姿态序列：

为每个考生生成一个容器，将每个考生的所有姿态，以时间轴为序收集到对应容器内，为考生动作行为分析提供姿态序列。

2.按照权利要求1所述的基于姿态投票的考生姿态序列生成方法，其特征在于：S1具体包括如下步骤：

S11：处理原始数据：

通过姿态估计得到视频中间500帧中所有人的眼睛、耳朵、鼻子、脖子、双肩这八个关节点的位置信息(x,y)以及对应的置信度score，之后，采用脖子关节点代表一个考生的质心位置，以平均肩长L_i为半径作为该考生的活动范围，构成考生包围盒；

S12：姿态缺失处理：

如果当前帧中有考生的脖子关节点没有被检测到，对该考生的姿态进行补全，具体地：如果该考生姿态中左肩关节点(x_α,y_α)和右肩关节点(x_β,y_β)存在，脖子关节点位置被记作双肩位置的中点，即((x_α+x_β)/2,(y_α+y_β)/2)；如果该考生姿态中的双肩关节点仅有一个点被检测到，脖子关节点位置被记作该肩关节点位置的横坐标加上或减去平均肩长L_i，即(x_α+L_i,y_α)或(x_β-L_i,y_β)；如果该考生姿态中的双肩关节点均未被识别，对面部所有关节点求外接矩形，设该外接矩形的左上角和右下角坐标分别为(x_min,y_min)和(x_max,y_max)，则脖子关节点位置被记作((x_min+x_max)/2,y_max)；

S13：连续采样确定考生位置：把第一帧获得的每个人的包围盒的质心和半径(x,y,L)记入到列表中，然后，检查以后每帧中每个包围盒的质心(x_j,y_j)是否满足表达式如果满足，列表中包围盒i出现的次数加1，利用公式((x*a+x_i)/(a+1),(y*a₊y_i)/(a+1))对该包围盒的质心位置累加求平均，并采用新的质心平均位置更新列表中对应包围盒的质心坐标，其中，a表示在这帧之前该包围盒出现的次数，如果包围盒质心位置不在当前列表任一包围盒范围内，则把当前包围盒的位置和活动范围更新到列表当中，最后将出现次数小于样本数10％的包围盒作为噪声点去除，剩余包围盒则为考场中考生的大致位置。