【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种动作识别及模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、对视频数据中动态目标进行动作识别在安防监控、体育赛事等领域有着重要的应用价值。动作识别属于时空间检测，需要综合考虑时间和空间的信息，以识别和理解视频数据中的动作。这不仅涉及对目标的静态特征的分析，还包括利用时间序列信息来鉴别和分类不同的动作行为。动作识别的挑战在于如何有效地结合空间特征和时间特征，以实现对视频数据的准确理解，这就要求算法能够处理视频数据，并且能够从中提取出有意义的时空特征。
2、现有技术中的动作识别方法包括基于关键点的方法与基于rgb视频的方法。由于人体关键点可以为人体动作识别提供许多重要的信息。即使没有视频中背景、rgb色彩、目标外观等详细特征，通过提取关键点的位置变换信息也能够有效地理解目标的行为，对光照变化和场景变化具有鲁棒性，因此基于关键点的行为识别方法较基于rgb视频方法有着更少的计算量、对不同场景有着更强的适应性，更加适用于行为的实时识别，得到了越来越多的关注。
3、随着动作识别应用场景...
【技术保护点】
1.一种动作识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的动作识别方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的动作识别方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的动作识别方法，其特征在于，所述获取待识别视频中动态目标对应的关键点热图，包括：
5.一种动作识别模型训练方法，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的动作识别模型训练方法，其特征在于，
7.根据权利要求5所述的动作识别模型训练方法，其特征在于，所述根据所述训练损失函数的函数值对所述动作识别模型的网络参数进行调整，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种动作识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的动作识别方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的动作识别方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的动作识别方法，其特征在于，所述获取待识别视频中动态目标对应的关键点热图，包括：
5.一种动作识别模型训练方法，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的动作识别模型训练方法，其特征在于，
7.根据权利要求5所述的动作识别模型训练方法，其特征在于，所述根据所述训练损失函数的函数值对所述动...
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