一种应用于跨领域场景的多模型协同学习行为识别方法

本发明公开了一种应用于跨领域场景的多模型协同学习行为识别方法，步骤包括：模型预训练、输出伪标签集、模型更新、模型部署。本发明方法本通过融合历史预测信息，以及跨模型集成等技术缓解了现有方法中伪标签预测不稳定的现象。相较于现有方法，目标域伪标签质量提升较大，进而取得更优的跨域识别效果。同时，通过引入双模型结构，缓解了样本特征表征能力不足的问题，取得了更优的跨域行为识别效果。