一种基于高泛化人体动作检测方法

本发明公开了一种基于高泛化人体动作检测方法，涉及动作检测领域；包括以下步骤：多模态数据采集与预处理，部署传感器进行多模态数据采集，并对多模态数据进行预处理；动态身份绑定，根据采集到的数据采用步态周期特征提取和动态权重分配实现动态身份绑定；时空特征提取，构建双流时空图卷积网络进行特征提取后融合；对抗视角增强，构建视角不变生成对抗网络。本发明通过多模态数据采集分析，增加数据获取时的其他影响因子，增加后续检测精度，同时采用动态优化的方法能使得用户的身份绑定，进一步增加精度，另外采用对抗视角增强形式，能防止单视角遮挡的情况，并且采用联合训练和实时反馈修正，更进一步增加了精度。