一种低光照环境下的视频人体行为识别方法及设备

本发明提供一种低光照环境下的视频人体行为识别方法及设备，进行模型初始化，包括对深度网络模型进行预训练获取预训练权重；对视频数据进行预处理，包括对视频片段切分，对片段中每帧图像进行初步数据增强；照度检测与压缩，包括对预处理后的视频数据进行照度检测，如果光照不足则进行视频压缩；使用深度网络模型进行视频亮度的增强，对视频的每一帧照度进行调整和提升；将增强后所得的输出序列输入动作识别分类器中进行动作分类；将提取后的特征输入全连接层分类头，经全卷积通道输出分类结果。本发明减少了参数量和计算量，提高了弱光环境下的动作识别准确率，鲁棒性好，优化了推理效率。