一种基于SRGT双流结构的手语翻译方法

本发明公开了一种基于SRGT双流结构的手语翻译方法，涉及人工智能技术领域，包括以下步骤：S10，设计一种名为SRGT的特征提取方法，以有效捕捉手语动作的时空特征；S20，设计时序提升池化，保留辨识特征的同时有效处理时序数据；S30，使用双流结构，将经过S10处理的骨架流特征和经过ResNet‑50处理的RGB流特征进行融合，最后使用BERT‑CRF模型来进行手语翻译。本发明的有益效果：解决了特征提取困难、信息提取不全的问题，同时解决了手语翻译推理速度较慢的问题。