标题：基于改进Slow-Only网络的骨骼点动作识别方法研究
作者：田青 冯赛楠；魏运 豆飞；赵志强；张超
作者单位：北方工业大学信息学院，北京 100144；北京市地铁运营有限公司，北京 100044；中车长春轨道客车股份有限公司，吉林 长春 130062；交控科技股份有限公司，北京 100070
关键字：骨骼关键点；Slow-Only网络；动作识别；时序特征；通道注意力
摘要：由于存在人体之间相互遮挡、受环境变化影响较大、时序特征提取能力较弱等问题，现有的动作识别方法在精准度方面仍有不足，因此，提出了一种基于改进Slow-Only网络的骨骼点动作识别方法。首先，将骨骼关键点数据进行预处理，分别在时间和空间维度减少冗余信息；其次，基于Slow-Only网络，重新设计了时间卷积模块，以更好地提取视频帧所包含的时序信息；最后，增加了改进的注意力机制模块，以降低遮挡问题带来的影响。在NTU RGB+D数据集上进行了实验，实验结果表明该方法能有效地提升检测精度，并且在实际场景中具有应用价值。