基于时序空间双流学习的WiFi人体行为识别方法

本发明提供了一种基于时序空间双流学习的WiFi人体行为识别方法，预设若干种人体行为，利用WiFi信号发射器和接收器采集CSI数据集；预处理并分成空间流与时序流，形成训练数据集；分别提取空间流与时序流对应的通道特征和时间特征，聚合为通道时间特征，学习动作样本的联合表示完成训练获得动作识别模型，利用模型对人体行为数据进行评估分类，准确识别出不同的动作。本发明的方法采用双流结构将TCN与多头自注意力机制结合起来，保证了CSI特征不会泄漏，并保持更长的记忆容量，能够有效表征人类行为的CSI连续特征，增强了模型对于全局特征提取的能力，识别结果准确、高效。