基于ConvNeXt与TCN混合深度学习模型的视频人体动作识别研究

为解决视频监控系统中人体动作识别(HAR)的实时性和准确性难题，研究人员提出了一种结合ConvNeXt空间特征提取与时序卷积网络(TCN)的混合深度学习模型。该研究在UCF11、UCF50等四个基准数据集上实现最高98.81%的识别准确率，较现有模型提升2.67%-7.08%，同时显著降低计算时间和内存占用，为边缘计算场景下的实时HAR提供了高效解决方案。

　　

在智能监控和医疗照护领域，准确识别视频中的人体动作(Human Activity Recognition, HAR)一直是计算机视觉的挑战。尽管3DCNN和ViT等模型已取得进展，但现有方法面临两大瓶颈：复杂模型难以部署在资源有限的边缘设备，而RNN/LSTM等时序模型因串行计算导致实时性差。这些问题严重制约了HAR在安防预警、跌倒检测等关键场景的应用。

为突破这些限制，沙特阿拉伯国王大学（King Saud University）的研究团队在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》发表创新研究，提出融合ConvNeXt和时序卷积网络(TCN)的混合架构。通过ConvNeXt提取视频帧空间特征，结合TCN的并行时序建模能力，在保持高精度的同时实现计算效率跃升。研究采用四阶段实验设计：数据集按7:1:2划分后，通过数据增强和迁移学习优化ConvNeXt特征提取器；将特征序列输入TCN（含扩张卷积和残差连接）进行端到端训练；在UCF11等四个基准数据集验证性能；最后系统评估计算耗时和内存占用。

主要技术方法

研究采用PyTorch框架，使用ConvNeXt-tiny等四种预训练模型提取224×224像素帧特征，TCN模块设置三层时序块（通道数64-256，核尺寸2-5）。训练采用CosineLR调度器（初始学习率1.25e-2）和标签平滑技术（系数0.01），在NVIDIA RTX4090平台完成300次推理耗时测试。

研究结果

1. 模型性能对比

   在UCF101数据集上，ConvNeXt-TCN组合以98.46%准确率超越ViT-ReT模型3.76个百分点；JHMDB数据集表现尤为突出，83.38%的准确率较Deep_BiLSTM提升7.08%。

2. 计算效率突破

   TCN的并行架构展现显著优势：处理512长度序列仅需1.31ms，而BiLSTM耗时达2.62ms。ConvNeXt-TCN组合整体内存占用仅245.01MB，较ViT-BiLSTM降低27.5%。

3. 时序建模分析

   TCN的扩张卷积（膨胀因子逐层倍增）有效捕获长程依赖，在UCF50数据集实现98.81%准确率，验证其时空特征融合能力。

这项研究不仅证实了轻量化架构在HAR任务中的可行性，更开创性地将TCN的并行计算优势引入视频分析领域。相比传统LSTM，TCN在保持97.35% F1-score的同时，使工业场景的实时处理成为可能。未来通过骨架特征提取等改进，有望进一步推动HAR技术在智慧医疗、人机交互等领域的落地应用。