1.一种基于多尺度注意力机制的人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人体行为识别方法，其特征在于，所述人体关节运动信息包括瞬时运动位移、瞬时运动方向和相对运动位移的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的人体行为识别方法，其特征在于，所述对所述三维特征图进行数据增强，以生成动作样本数据集的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的人体行为识别方法，其特征在于，所述构建多尺度卷积神经网络，所述多尺度卷积神经网络包括空间金字塔池化层和全局平均池化层，将所述动作样本数据集输入所述空间金字塔池化层和所述全局平均池化层，以分别提取局部动作特征和全局动作特征的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的人体行为识别方法，其特征在于，所述软池化通道注意力的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的人体行为识别方法，其特征在于，所述软池化空间注意力的计算公式为：
7.一种基于多尺度注意力机制的人体行为识别系统，其特征在于，所述系统包括：
8.一种存储介质，其特征在于，包括：所述存储介质存储一个或多个程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的人体行为识别方法。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，其中：