一种基于MSRC-BiGRU-SA的复杂人体活动识别方法

本发明公开了一种基于MSRC‑BiGRU‑SA的复杂人体活动识别方法，包括步骤如下：S1，通过可穿戴传感器采集涵盖打字、写作、喝咖啡、演讲、吸烟和吃饭的日常活动数据，作为数据样本；S2，对采集的数据样本进行数据预处理，并将预处理后的数据按照一定比例划分为训练集和测试集；S3,由MSRC模块、BiGRU模块和自注意力机制模块依次连接，构建MSRC‑BiGRU‑SA模型；并在MSRC模块和BiGRU模块后分别添加Dropout层，自注意力机制模块与输出层之间采用全局平均池化层；S4，采用训练集对MSRC‑BiGRU‑SA模型进行训练，保存性能最佳的模型。本发明能有效提升对复杂人体活动的分类性能。