一种分类感知端到端动作识别方法与系统

本发明属于时间序列数据挖掘与动作识别技术领域，公开了一种分类感知端到端动作识别方法与系统，对获取的时序数据挖掘时序模式，采用多变量时间序列分类思想，设计分类感知的动作识别方法与系统，仅需输入原始含噪数据即可识别出准确分类结果，同时降低计算成本，便于部署。本发明通过粗粒度滤波实现数据层面的噪声抑制；通过掩码机制、多尺度特征提取网络挖掘时序模式；掩码机制利用Transformer编码器对滤波数据捕获的注意力分数，感知分类重要时间戳并进行掩码；结合多尺度特征提取网络的时间切片机制构建不同尺度的输入以及破坏‑恢复机制为特征提取网络提供鲁棒性，多尺度特征提取网络捕获多尺度时间特征，进而输出动作标签。