摘要
本申请公开了一种基于三维混合注意力模型的人体动作感知方法及相关设备,涉及人体动作感知技术领域,所述基于三维混合注意力模型的人体动作感知方法,包括:获取无线信号频谱数据;根据预设的三维混合注意力模型对无线信号频谱数据进行特征处理,确定人体动作感知特征,其中,三维混合注意力模型首先对无线信号频谱数据进行特征压缩,然后基于非局部注意力机制,从时间、频率和子载波三个维度分别计算注意力权重,生成三维注意力特征图,最终通过交叉注意力对三维注意力特征图进行融合,维度调整后输出人体动作感知特征;根据人体动作感知特征,确定人体动作感知识别结果。本申请通过减少参数量提高识别效率,使得感知技术在小型设备上有效部署。
技术关键词
注意力模型
压缩特征
感知特征
卷积模型
局部注意力机制
人体
嵌入特征
载波
动作感知装置
频率
数据
信号
计算机程序产品
策略优化模型
局部特征提取
缩减技术
矩阵
冗余特征
小型设备
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感知特征
混合特征提取
多尺度特征
分支
图像分割方法
检测模型训练方法
深度预测网络
标签
检测损失
感知特征
检测模型建立方法
注意力机制
感知特征
卷积模块
无人机
影像分析方法
卷积模块
残差模块
多头注意力机制
桥接模块
分布式协同
管理方法
模型库
采集仪表数据
动力系统参数