[发明专利]一种人体动作特征提取方法

说明书

技术领域

本发明属于自动视频分析技术领域，涉及一种快速人体动作自动识别方法， 具体涉及一种人体动作特征快速提取方法。

背景技术

随着互联网的不断发展、视频监控系统的不断推广，视频数据量急剧增长。 面对海量涌现的视频数据，如何快速分析其中包含的人体动作行为成为一个亟待 解决的问题。目前运动特征提取算法运行速度慢，达不到在线快速视频分析工程 要求。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种快速的人体动作特征快速提取方 法。

本发明所采用的技术方案是：一种人体动作特征提取方法，其特征在于，包 括以下步骤：

步骤1：解码视频码流获取视频原始图像及图像运动矢量数据；

步骤2：在视频原始图像中检测行人；

步骤3：剔除行人区域中的图像运动矢量数据，获得相机运动参数估计矢量 数据；

步骤4：基于相机运动的对称性及矢量差分理论，对相机运动参数估计矢量 数据进行相机运动参数估计；

步骤5：根据估计参数值，消除视频运动矢量数据中的相机运动矢量，还原 实际目标运动矢量数据，获得修正后的矢量数据；

步骤6：基于修正后的矢量数据及解码图像提取人体动作局部时空特征。

作为优选，步骤1中是利用开源工具FFMPEG解码视频码流获取视频原始 图像及图像运动矢量数据，FFMPEG解码器根据视频码流编码格式，自动调用相 应的解码器对码流进行解码，得到原始图像帧F_m和图像运动矢量数据 MV＝{MV(k₁),MV(k₂),…,MV(K)}，其中K为视频码流中宏块数。

作为优选，步骤2中是利用快速行人检测算法yolo在视频原始图像中检测 行人，利用基于行人检测图片数据集事先离线训练好的yolo算法参数模型，检 测原始图像帧F_m中的行人，获取行人在图像中的区域位置。

作为优选，步骤4的具体实现过程为，在视频解码得到压缩域P帧运动矢量 数据后，基于图像中心原点构建图像坐标系XOY，X轴方向向右，Y轴方向向 下；P帧中的每一个运动矢量能分解为平衡分量、伸缩分量和旋转分量的组合； 相机运动参数方程表示为：

f(z|A,T)=Az+T=a1-a2a2a1xy+txty---(1);]]>