一种基于改进CTR-GCN模型的骨架行为识别方法、装置及介质

本发明涉及一种基于改进CTR‑GCN模型的骨架行为识别方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：以CTR‑GCN模型为基础构建SML‑CTR‑GCN模型，引入运动特征增强模块，计算相邻帧之间关节点的空间变化信息来获取关节点的运动特征；加入SimAM机制，利用能量函数为特征图生成三维注意力权重，增强模型对大幅度行为的关键特征提取能力；结合LSTM网络，采用门控机制有效捕捉骨架序列的长时间依赖关系，提高模型对复杂行为的识别性能。利用训练完成的SML‑CTR‑GCN模型对人员行为进行识别。与现有技术相比，本发明所提出模型具有良好的对复杂行为的识别性能，识别准确率更高，并且较好的稳定性和抗干扰能力。