基于静电感应与图像检测结合的动作识别方法及系统

本发明提供基于静电感应与图像检测结合的动作识别方法及系统，涉及动作识别技术领域，包括获取目标对象的静电感应信号和多视角图像信息，提取静电感应信号的时域特征和频域特征，构建静电感应特征向量；对多视角图像信息进行图像配准，得到目标对象的三维图像信息；对三维图像信息进行基于深度学习的图像分割，提取目标对象的三维轮廓和骨架信息，构建图像特征向量；将静电感应特征向量和图像特征向量输入到基于注意力机制的多模态特征融合网络，通过自适应权重调整实现特征的深度融合，得到融合特征向量输入到基于长短时记忆网络的动作序列识别模型，通过时序动态建模和分类，实现目标对象动作的实时识别和预测，输出动作识别结果。