动作识别
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动作识别
核心定义
动作识别是指利用计算机视觉、传感器及机器学习技术，从视频序列或可穿戴设备数据中自动检测、解析并分类人体动作（如行走、挥手、跌倒等）的过程。其本质是时空模式理解——同时建模动作在空间上的姿态分布与时间上的动态演化，是人工智能与人类行为理解交叉的核心任务。
关键技术点
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时空特征提取
采用3D卷积神经网络（如C3D、I3D）或双流网络（RGB+光流）同时捕获空间外观与时间运动信息。Transformer架构（如Video Swin）引入自注意力机制，提升长程依赖建模能力。 -
骨架序列建模
依托OpenPose等姿态估计算法将人体映射为关键点坐标，利用图卷积网络（ST-GCN）或将骨架视为时序序列（LSTM/Transformer）进行动作分类，具有低计算量与去背景优势。 -
多模态融合
融合RGB、深度图、骨骼点、惯性测量单元（IMU）等异构数据。典型方案包括早期融合（输入层拼接）与注意力对齐（跨模态注意力机制），提升复杂环境下的鲁棒性。 -
自监督与少样本学习
利用对比学习（如MoCo、SimCLR）从大量未标注视频中学习通用表征，减少对标注数据的依赖；或通过原型网络（Prototypical Networks）实现小样本动作识别。 -
实时性与轻量化
采用MobileNet、ShuffleNet等轻量骨干网络，结合模型剪枝、知识蒸馏及边缘部署技术（如TFLite），使动作识别可嵌入可穿戴设备或移动终端，满足医疗康复等低延迟场景。
医学/神经科学应用场景（首都医科大学神经病学研究背景）
在首都医科大学宣武医院神经内科，动作识别被用于帕金森病（PD）的客观运动评估。传统UPDRS评分依赖医师主观观察，而通过便携摄像头或智能穿戴设备采集患者日常动作（如手部交替拍打、起立行走、自然步态），利用时空特征提取与多模态融合技术，可自动量化震颤幅度、运动迟缓程度及步态冻结频率。例如：结合光流与骨架图的3D-CNN模型可区分PD患者的“冻结步态”与正常步态，准确率达92%以上；可穿戴IMU+Transformer实现远程动态监测，为疾病进展判断和DBS（脑深部电刺激）术后康复提供客观生物标志物。该技术已进入宣武医院“神经疾病智能评估示范平台”的临床验证阶段，有望替代部分主观量表，推动神经退行性疾病的精准分级与个性化治疗。
