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摘要：本申请提出一种目标识别方法、目标识别装置以及计算机存储介质，包括：基于待识别目标数据，获取部位轮廓图序列和关键点图序列；将部位轮廓图序列输入双流目标检测模型的部位局部权重预测网络，提取部位局部权重；将关键点图序列输入双流目标检测模型的关键点图局部权重预测网络，提取关键点局部权重；利用部位局部权重对部位轮廓图序列进行处理后，通过双流目标检测模型的第一特征提取网络，提取部位特征；利用关键点局部权重对所述关键点图序列进行处理后，通过双流目标检测模型的第二特征提取网络，提取关键点特征；通过双流目标检测模型的分类网络，对部位特征和所述关键点特征融合的分类特征进行识别，获取待识别目标数据的目标识别结果。

主权项：1.一种目标识别方法，其特征在于，所述目标识别方法包括：基于待识别目标数据，获取部位轮廓图序列和关键点图序列；将所述部位轮廓图序列输入双流目标检测模型的部位局部权重预测网络，提取部位局部权重；将所述关键点图序列输入所述双流目标检测模型的关键点图局部权重预测网络，提取关键点局部权重；利用所述部位局部权重对所述部位轮廓图序列进行处理后，通过所述双流目标检测模型的第一特征提取网络，提取部位特征；利用所述关键点局部权重对所述关键点图序列进行处理后，通过所述双流目标检测模型的第二特征提取网络，提取关键点特征；通过所述双流目标检测模型的分类网络，对所述部位特征和所述关键点特征融合的分类特征进行识别，获取所述待识别目标数据的目标识别结果；所述第一特征提取网络包括短时时空注意力网络，所述部位特征为所述短时时空注意力网络输出的短时部位特征；所述第二特征提取网络包括长时时空注意力网络，所述关键点特征为所述长时时空注意力网络输出的长时关键点特征；所述目标识别方法，还包括：将所述短时部位特征和所述长时关键点特征分别输入多尺度时空注意力融合网络，提取所述短时部位特征的部位时空特征，所述长时关键点特征的关键点时空特征，以及所述短时部位特征和长时关键点特征融合的融合时空特征；将所述部位时空特征、所述关键点时空特征以及所述融合时空特征合并得到的合并特征输入所述多尺度时空注意力融合网络的注意力模块，获取加权时空特征；将所述合并特征和所述加权时空特征融合，得到所述分类特征。

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