一种基于对比学习的多模态环境下通用人类活动识别方法

本发明提供了一种基于对比学习的多模态环境下通用人类活动识别方法，属于深度学习技术领域。解决了在测试域数据无法访问时模型的泛化性能的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、时域和频域的数据增强；S2、多模态特征融合；S3、对比学习。本发明的有益效果为：在提升对未知数据域泛化能力的同时，提高了活动识别的准确率。