基于点加权注意力增强动态记忆动作识别方法

本发明公开了基于点加权注意力增强动态记忆动作识别方法，包括：对点云数据进行预处理；从体素化点云数据中提取和处理空间及时间特征；采用第一个全卷积神经网络FCN实现对空间特征的提取；采用时间序列特征提取模块捕捉时间序列数据的长短期依赖关系；采用集成的注意力模块通过加权门控循环单元GRU序列输出，注意力机制聚焦于显著特征和上下文信息，然后再采用第二个FCN将局部特征整合成全面的表征，并将其映射到概率空间并输出对应的动作识别结果。采用模型对动作进行识别，模型具有良好的特征提取能力和泛化能力，适用于各种序列分类任务。