一种基于先验知识和多元时序分类的拳击动作识别方法与系统

本发明属于数据挖掘、人工智能技术领域，公开了一种基于先验知识和多元时序分类的拳击动作识别方法与系统，采用非接触式动作捕捉系统获取骨骼点运动时序数据，通过基于无迹卡尔曼滤波的粗粒度滤波稳定骨架结构，基于运动学先验知识的细粒度滤波在时序坐标值层面抑制噪声与异常，对骨骼点运动时序数据进行综合分析，利用运动学先验知识和多变量时间序列分类器，对拳击场景中的进攻和防守动作进行有效识别和分类。本发明有效解决了由于遮挡导致的数据质量低下而引起的动作识别准确率下降的问题，基于双通道Transformer的多变量时间序列分类器，为拳击场景提供了实时的反馈结果。