一种基于选择状态空间的事件流动作识别方法

本发明公开了一种基于选择状态空间的事件流动作识别方法，包括以下步骤；步骤1：对原始事件流数据经过DBSCAN降噪算法进行降噪处理；步骤2：降噪后的事件流数据通过Hilbert曲线和Zigzag曲线进行扫描和序列化，将非结构化的事件流转换为序列化；步骤3：序列化后的事件流数据通过PointNet网络进行编码，生成空间特征Token，并通过时间聚合模块提取时间特征Token，将两者拼接得到完整的时空特征；步骤4：将时空特征输入到Bi‑SSM模块中，通过双向选择状态空间模型捕捉事件流中的双向时间依赖性，从而实现对动作的精准识别。本发明有效解决了现有技术中存在的计算复杂度高、无法充分利用事件流的时间信息、模型效率低下等问题，具有低计算复杂度，长时序依赖建模的特点。