[发明专利]一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法

权利要求书

1.一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，包括：

步骤S1：对竞拍空间进行区域划分，使用多摄像头对其分配区域进行人体关节点数据的获取，确定每个人的关节点的位置，将空间的3维坐标映射为2维坐标即忽略位置偏差量较小的深度信息；

步骤S2：基于关节点数据信息，计算左臂或右臂3个关节点形成的角度，形成角度特征；

步骤S3：基于关节点的重要性排序，为关节点分配不同权重并对关节点进行异步跟踪；先跟踪手臂上的关节点，手臂上关节点为识别动作的主要因素，若出现手臂被遮挡现象则再跟踪脸部关节点，最后跟踪下肢关节点，以这些关节点信息增强手臂关节点处信息的可靠性；

步骤S4：基于角度特征对预先获取的训练样本集进行训练，获得竞拍动作角度阈值；

步骤S5：在竞拍动作的后期，基于时域特征，连续十帧保持一定角度，对动作识别可信度进行加权；

步骤S6：在竞拍动作的后期，基于部分关节点间高度宽度的距离与自身上半身的比值作为训练数据，获得竞拍动作的距离阈值；此步骤不与步骤S4同步，意在作为竞拍动作判定的第二步验证环节，可以用少量的计算量换取较大的准确度的提高；

步骤S7：基于逻辑回归算法和所述的角度特征，距离特征，形成特定动作分类器；

步骤S8：对竞拍的速度进行比较，判定竞拍者的优先级。

2.根据权利要求1的一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，步骤S1中，根据竞拍实际空间的排布，对摄像头进行区域划分，保证多摄像头协同工作时，监控区域视频有最高清晰度且无监控盲区。

3.根据权利要求1的一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，步骤S2中，单臂角度计算公式为：

其中，关节点包括A、B、C三点，其中关节点A的实际坐标为(x1,y1)，关节点B的实际坐标为(x2,y2)，关节点C的实际坐标为(x3,y3)；a表示关节点A和关节点B之间的线段，b表示关节点B和关节点C之间的线段，c表示关节点A和关节点C之间的线段，Φ为AC与BC之间的夹角。

4.根据权利要求1的一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

步骤S4.1：首先仅跟踪手臂关节点，以减少数据运算量，提高识别效率；

步骤S4.2：若出现遮挡现象，则再跟踪脸部关节点，以提高手臂关节点信息的可靠性。

5.根据权利要求1的一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，步骤S4中，获取竞拍动作阈值，将N个竞拍动作化为N个阈值并形成2个分类器，分别为1竞拍，2其他动作。

6.根据权利要求1的一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，步骤S6中，因为同一人物在摄像中会随着两者距离变化导致映射的坐标值不同，影响高度宽度的精确获取，故以其自身作为参照，将基于关键的关节点间高度宽度的距离与自身上半身的比值作为判断识别动作的一个标准。

7.根据权利要求1的一种竞拍场景下的动作识别与跟踪方法，其特征在于，步骤S8中，因为使用了多摄像头，多处理器，为了保证时间的统一，全部以关键词语言作为计时器的激活方式，并在最后每个处理器统计出竞拍总共用时，来确定竞拍者的优先级。