一种基于多支路时空交互网络优化人类活动识别的方法

一种基于多支路时空交互网络优化人类活动识别的方法，其步骤为：(1)数据预处理，对可穿戴传感器数据进行处理，生成合成扩散数据；(2)特征提取：建立深度卷积网络模型——多支路时空交互网络，对扩散数据进行特征提取，得到时空特征数据；(3)训练模型：引入损失函数配置，为每个损失函数分配不同的权重，在处理大数据集时，根据精度指标调整损失函数的权重，并使用Adam优化器进行参数更新；(4)通过(3)中的模型，对(2)中的时空特征数据进行识别，最终得到各个运动的分类结果。本发明通过上述结构，提供了一种高效、准确的基于多支路时空交互网络优化人类活动识别的方法。