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作者：赵国栋;李勇啸;沈梦英;
单位：江苏海洋大学;河南科技大学;
摘要：为解决传统方法在姿态异常识别中存在的特征表达能力不足、对视角变化敏感等问题，文中提出一种骨骼点特征提取下运动姿态异常识别方法。利用人体姿态估计算法处理运动监控视频，提取多分支骨骼点特征后，将其作为基于自适应图卷积的运动姿态异常识别模型的输入；基于密集邻接的空间图卷积模块捕捉同一帧视频中关节点之间的空间结构关系；通过多尺度时间图卷积模块学习连续帧视频运动姿态的动态演变，将这两个模块的输出送入到注意力融合模块中；利用空间、时间、通道注意力机制强化特征表达，由全连接层输出运动姿态异常识别结果。实验结果表明：该方法可实现运动姿态异常识别，F_1 score、APE、PSI、MVC指标值分别为91.53%、1.13、0.72、0.915，模型具有一定的泛化性和鲁棒性。
关键词：骨骼点特征;;人体姿态估计;;空间图卷积;;时间图卷积;;关节点;;注意力融合模块
基金资助：教育部人文社科青年基金项目（18YJC890031）
