一种结合残差网络和注意力机制的人体活动识别方法

本发明提供了一种结合残差网络和注意力机制的人体活动识别方法。构建孪生神经网络框架，其包括特征提取模块、特征距离计算模块和相似度计算模块，利用CSI数据训练该网络框架，得到训练好的孪生神经网络框架；收集所有人体活动类别的CSI数据，组成支持集，每个类别的CSI数据包括多个样本数据；将待识别的CSI样本数据与支持集中的每个样本数据形成样本对，通过训练好的孪生神经网络框架计算出每个样本对的相似度得分，将最高的相似度得分对应的人体活动类别确定为待识别的CSI样本数据对应的人体活动类别。本发明方法在数据样本有限、任务时间有限的情况下仍能提供快速且准确检测，适应复杂环境下部署需求。