一种基于大数据的人员行为识别方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的人员行为识别方法及系统，方法包括：采集人员行为的原始图像数据；对原始图像数据进行预处理得到目标图像数据；构建行为识别模型：基于双边注意力机制提取目标图像数据中的特征得到第一目标特征；基于卷积神经网络融合第一目标特征得到第二目标特征；基于构建的行为识别模型进行人员行为识别。本发明通过将双边注意力机制与卷积神经网络相结合，能够更有效地提取和融合人员行为数据中的目标特征，从而显著提高行为识别的准确性；另外双边注意力机制不仅能够加强模型对行为特征间相互关系的捕捉能力，还有助于模型集中关注于对行为识别最为重要的信息，增强模型对复杂场景的适应性和鲁棒性。