混合注意力机制下竞技体育运动违规动作识别算法OA

由于违规动作多为瞬时行为,易被大量合规动作的冗余信息掩盖,不同距离下的特征区分度不佳,导致识别准确率不高。为此,引入混合注意力机制,对竞技体育运动违规动作识别算法进行研究。首先利用背景减除法定位运动员区域,结合高斯滤波与下采样技术构建尺度空间,以适配不同距离下的动作特征。然后采用Hessian行列式提取时空域与多尺度特征并通过双向传输融合高低层特征,以提高特征的区分度。空间注意力聚焦于肢体关键部位,时序注意力锁定违规动作的关键帧,通道注意力强化有效特征通道,三者协同作用以输出增强特征。最后通过端到端的训练优化模型,结合序列距离判断区分相似动作,实现违规动作的识别。实验结果表明,该算法能有效分离相似动作特征,违规动作识别准确率超过99%,平均识别准确率达99.81%,均优于对比算法,具有较大的应用价值。