【摘 要】
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针对现有行为识别方法中抗背景干扰能力差和准确率低等问题，提出了一种改进的双流视觉Transformer行为识别模型：第一，采用分段采样的方法来增加模型对长时序列数据的处理能力；第二，在网络头部嵌入无参数的注意力模块，在降低动作背景干扰的同时，增强了模型的特征表示能力；第三，在网络尾部嵌入时间注意力模块，通过融合时域高语义信息从而充分提取时序特征；第四，提出了一种新的联合损失函数，旨在增大类间差异并
【基金项目】
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公安学一流学科培优行动及公共安全行为科学实验室建设项目（2023ZB02）；
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针对现有行为识别方法中抗背景干扰能力差和准确率低等问题，提出了一种改进的双流视觉Transformer行为识别模型：第一，采用分段采样的方法来增加模型对长时序列数据的处理能力；第二，在网络头部嵌入无参数的注意力模块，在降低动作背景干扰的同时，增强了模型的特征表示能力；第三，在网络尾部嵌入时间注意力模块，通过融合时域高语义信息从而充分提取时序特征；第四，提出了一种新的联合损失函数，旨在增大类间差异并减少类内差异；第五，采用决策融合层以充分利用光流与RGB流特征。最终将上述改进在基准数据集UCF101和HMDB51上进行对比及消融实验，消融实验结果验证了文中所提方法的有效性，对比结果表明：文中方法相较于时间分段网络在两个数据集上的准确率分别提高了3.48%和7.76%，优于当下主流算法，具有较好的识别效果。
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