To obtain a more comprehensive activity understanding for a crowded scene, in
this paper, we propose a new problem of panoramic human activity recognition
(PAR), which aims to simultaneous achieve the individual action, social group
activity, and global activity recognition. This is a
全景活动识别 (PAN) 旨在在拥挤的全景场景中识别多样化的人类活动，从个体动作到社交群体和全球活动。为了解决 PAN 面临的两个主要挑战，我们提出了基于社交接近度感知的双通道网络 (SPDP-Net)。该网络基于两个关键设计原则：首先，考虑个体之间的时空接近度，对于正确理解社交动态来说至关重要；其次，引入双路径架构进行多粒度活动识别，其中包括个体到全球和个体到社交的路径，通过多层次通过全局和局部上下文相互强化彼此的任务。通过大量实验证明了个体之间的时空接近度和双通道架构在 PAN 中的有效性。此外，SPDP-Net 在 JRDB-PAN 数据集上取得了 46.5% 的整体 F1 分数，达到了新的最先进的性能水平。