【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能的图像处理，尤其涉及一种群体行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、群体行为识别是指通过技术手段对一群人的集体行为进行分析、理解和分类的过程。它涉及到对多人之间的交互、运动模式、行为模式以及群体动态的分析。群体行为识别旨在从复杂的场景中提取出有用的信息，以揭示群体的整体行为趋势、意图或情感状态。
2、现有一种群体行为识别方法，即基于根据深度two-stage时间模型将模型分为单人级别特征提取与群体级别特征提取。两个阶段都基于lstm学习时间关系的优良特性，从而视线识别群体行为的目的。
3、然而，申请人发现传统的群体行为识别方法普遍不智能，传统群体行为识别方法认为群体行为仅仅是个体行为的简单聚合，从而导致传统的群体行为识别方法存在识别准确率较低的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种群体行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统的群体行为识别方法存在识别准确率较低的问题。
2、为了解决上述技术...
【技术保护点】
1.一种群体行为识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的群体行为识别方法，其特征在于，对所述原始时序数据进行缺失数据填充操作，得到填充时序数据的步骤，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的群体行为识别方法，其特征在于，所述时空图卷积神经网络的空间图卷积输出表示为：
4.根据权利要求1所述的群体行为识别方法，其特征在于，所述时空图卷积神经网络的时空图卷积输出表示为：
5.一种群体行为识别装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的群体行为识别装置，其特征在于，所述缺失数据填充模
【技术特征摘要】
1.一种群体行为识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的群体行为识别方法，其特征在于，对所述原始时序数据进行缺失数据填充操作，得到填充时序数据的步骤，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的群体行为识别方法，其特征在于，所述时空图卷积神经网络的空间图卷积输出表示为：
4.根据权利要求1所述的群体行为识别方法，其特征在于，所述时空图卷积神经网络的时空图卷积输出表示为：
5.一种群体行为识别装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的群体行为识别装置，其特征在于，所述缺失数据填充模块包括：
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