1.一种基于骨骼数据的视频动作分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类方法，其特征在于，所述获取待分类的视频信息，并基于双流放大模块对所述待分类的视频信息进行采样分解，以生成rgb信息流和骨骼信息流具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类方法，其特征在于，所述时序感知网络的表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类方法，其特征在于，所述对所述骨骼信息流进行转化成为三维数据，并调用图卷积网络对进行时序交叉后的所述三维数据进行处理，以生成所述待分类的视频信息的骨骼特征，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类方法，其特征在于，所述对所述色彩特征和所述骨骼特征进行融合，并根据所述融合结果生成视频信息的动作分类结果，具体为：
6.一种基于骨骼数据的视频动作分类装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类装置，其特征在于，所述分解单元具体用于：
8.根据权利要求6所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类装置，其特征在于，所述分类单元具体用于：
9.一种基于骨骼数据的视频动作分类设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1至5任意一项所述的一种基于骨骼数据的视频动作分类方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述计算机可读存储介质所在设备的处理器执行，以实现如权利要求1至5任意一项所述一种基于骨骼数据的视频动作分类方法。