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摘要
针对人机协作特殊场景中工人行为识别的问题，提出基于Transformer网络的视频人体行为识别模型，利用Transformer网络核心的自注意力机制，减少网络的结构复杂度，提升网络的性能.模型在提取图像空间特征的基础上，增加时间特征的分析，从空间和时间2个维度实现对视频数据的处理.在处理后的数据中提取分类向量传入分类模块，得到最终的识别结果.为了验证模型的有效性，分别在公开数据集UCF101和实验室采集的工人常规行为（自建）数据集上进行人体行为识别实验.实验结果显示，在UCF101上模型平均识别准确率为93.44%，在自建数据集上模型平均识别准确率为98.54%.
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