摘要
本发明具体涉及一种基于感通一体化多设备协同的动作识别方法及系统、存储介质、计算机程序产品,以及一种电子设备。本方法提出了一种深度强化学习在线算法,以适应时变的感知环境和网络状态,动态的分配感知和通信资源。通过对多个设备在多个时间段内的感知与通信资源分配进行优化,从而最大化人体动作识别的准确性。
技术关键词
资源分配策略
多设备协同
动作识别方法
通信带宽
数据
策略优化模型
运动状态信息
深度确定性策略梯度
计算机程序产品
动作识别系统
通信资源分配
人体动作识别
功率
深度强化学习
在线算法
处理器
网络
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电子设备
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