一种基于多视角个体关系交互的群体行为识别方法

本发明公开了一种基于多视角个体关系交互的群体行为识别方法，首先利用骨架点估计网络及位置信息编码技术，获取场景下不同个体的关节点信息；然后通过深度模型，提取身体部位的多粒度特征表示；随后，利用Transformer中的注意力机制，分别构建个体内多视角下的结构化关系推理模块、个体间多视角下的时空信息交互模块，从不同的角度实现个体身体部位信息的深度交互；设计自适应融合因子，整合跨视角跨粒度个体交互特征，获取高判别力的个体内容表征。最后，附加多头损失训练策略，从增强后的个体及群体行为特征中判定个体及群体行为的类别，实现复杂场景下的群体行为识别任务。