基于2D人体姿态估计的竞走视频犯规动作自动检测方法

本发明公开了基于2D人体姿态估计的竞走视频犯规动作自动检测方法，属于计算机视觉与体育科学交叉技术领域，具体地：构建并训练基于时空自注意力的视频2D人体姿态估计网络，包括依次的图片人体姿态估计网络、关节特征嵌入模块以及内嵌时序块移动操作的时空自注意力Transformer网络；通过专家对竞走视频数据集分类，输入至训练后的视频2D人体姿态估计网络，输出关节点估计二维坐标，与计算的左右膝关节夹角共同输入至逻辑回归模型进行训练，得到针对不同犯规动作的逻辑回归模型，用于犯规动作自动检测。本发明利用时空自注意力机制融合视频帧之间丰富的时间信息，获取更加精准的人体二维坐标，再结合逻辑回归模型学习竞走犯规动作，实现竞走犯规动作的自动检测分类，检测准确度较高。