【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种行为识别方法、训练方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、对学生自习期间的行为进行识别和分析，统计专注和分心占比，对家长监督和指导学生专注力提升起到至关重要的作用。
2、相关技术中，可采用基于关键点或基于图像进行动作类别识别。然而，针对学生专注力检测的行为识别还需更细粒度的信息。例如定义玩电子产品为分心行为，当学生玩手机、平板或游戏掌机等，表示发生分心行为；而用笔袋、拿书、铅笔刀等可定义为正常的动作。因此单从行为的动作很难进行区分。在具备动作区分能力的同时，还需具备对手部交互物品的细粒度识别能力，然而现实场景物品繁多难以完全罗列，所以需要提供一种具有细粒度物品识别能力，且泛化性能更好的行为识别方案。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种行为识别方法、训练方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中针对细粒度物品识别能力较差的缺陷。
2、本专利技术提供一种行为识别方法，包括：
3、获取待识别视频，以及文本特征...
【技术保护点】
1.一种行为识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述基于行为识别模型，对所述待识别视频中连续帧图像进行时序特征提取，并应用提取到的时序特征和所述文本特征，对所述待识别视频进行行为识别，包括：
3.根据权利要求2所述的行为识别方法，其特征在于，所述将所述文本特征和所述局部时序特征进行融合，得到局部融合特征，包括：
4.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述基于行为识别模型，对所述待识别视频中连续帧图像进行时序特征提取，并应用提取到的时序特征和所述文本特征，对所述待识别视频进行行为
...【技术特征摘要】
1.一种行为识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述基于行为识别模型，对所述待识别视频中连续帧图像进行时序特征提取，并应用提取到的时序特征和所述文本特征，对所述待识别视频进行行为识别，包括：
3.根据权利要求2所述的行为识别方法，其特征在于，所述将所述文本特征和所述局部时序特征进行融合，得到局部融合特征，包括：
4.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述基于行为识别模型，对所述待识别视频中连续帧图像进行时序特征提取，并应用提取到的时序特征和所述文本特征，对所述待识别视频进行行为识别，包括：
5.根据权利要求4所述的行为识别方法，其特征在于，所述基于所述重要程度，对各所述文本特征进行融合，得到融合文本特征，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：程虎，殷兵，殷保才，刘文超，林垠，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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