一种用于工业生产线场景的重复性行为识别方法

本发明公开了一种用于工业生产线场景的重复性行为识别方法，涉及计算机视觉行为识别技术领域，包括构建基于基线C3D网络的改进网络，在各层激活函数后池化层前融入SimAM注意力机制模块，对输入的视频流进行特征提取操作，提取各重复性行为细粒度特征提升模型对关键时空特征的聚焦能力；更改基线模型的ReLU激活函数；改进训练优化器和学习率调度策略，加快了模型训练效率为模型实时更新训练提供技术途径。本发明的生成方法通过将注意力机制融合三维卷积神经网络捕捉装配生产线中的重复性行为细粒度特征，通过改进激活函数和模型训练迭代方式从提高模型识别精度，为行为识别技术在工业场景应用提供了实现路径和框架。