一种基于3D卷积的行人行为识别方法、装置及计算机设备

本发明属于人工智能技术领域，尤其为一种基于3D卷积的行人行为识别方法，包括如下步骤：步骤1，构建网络模型：整个特征提取网络包括两个卷积块和五个深度卷积块，其中卷积块由跳跃连接、卷积层、批归一化、注意力模块和激活函数组成；深度卷积块由深度卷积层、批归一化、逐点卷积和激活函数组成；多尺度特征融合模块由跳跃连接、卷积层、池化层、注意力模块组成。本发明通过设计一种改进的特征提取网络结构，使得网络对于图像的特征提取能力更强；将拼接后的特征输入到改进的注意力模块中，帮助模型识别重要信息，降低冗余或无关信息的影响，从而提高模型的效率和泛化能力。