【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于传感器数据人体行为识别，具体涉及基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法。
技术介绍
1、基于传感器数据的人体过渡态行为识别是一个充满前景的研究领域。它涉及从多种人体行为中有效识别出过渡态行为，常见的过渡态行为有跌倒(站到躺)，爬起(躺到站)，站到坐等，过渡态行为识别可以在不同领域发挥重要作用，例如医疗康养，老年人危险行为感知报警等。
2、近年来，随着物联网行业的迅猛发展，无线传感器网络、可穿戴设备等技术的普及，各种传感器的广泛应用为个体行为识别研究提供了新的数据来源。同时机器学习、深度学习等技术的广泛应用使得基于传感器数据的个体行为识别取得了显著的进展。但是目前大部分基于传感器数据的个体行为研究基本上都聚焦在非过渡态行为的识别，例如站、坐、行走、跑步等动作，对过渡态的人体行为识别研究不足。展开对过渡态行为识别研究具有非常重大的意义：一是可以有效识别例如跌倒等危险性的过渡态行为；二是可以提高佩戴传感器数量不足时非过渡态行为识别的正确率。例如人体行为识别中需要在手臂处，腹部处各佩戴一枚传感器来实现对“坐”...
【技术保护点】
1.一种基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，其特征在于，所述基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，其特征在于，所述步骤2中，通过时序特征拓展模块从短时间序列样本中挖掘局部时序特征向量和全局时序特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，其特征在于，所述步骤3中，将原始的短时间序列样本经过两层CNN卷积后送入卷积增强模块，提取不同子空间的卷积特征及不同粒度的卷积特征，包括：
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，其特征在于，所述基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，其特征在于，所述步骤2中，通过时序特征拓展模块从短时间序列样本中挖掘局部时序特征向量和全局时序特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的基于时序拓展和通道空间注意力的过渡态行为识别方法，其特征在于，所述步骤3中，将原始...
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