针对传统基于图像视频的姿态识别算法中所存在的计算成本高、摄像盲区多、隐私易泄露等问题，提出了一种基于手机加速度与陀螺仪数据的卷积—卷积长短时记忆—注意力（CCLA，convolution-convolutional long short-term memory-attention）人体姿态识别算法。使用卷积神经网络对姿态数据进行空间特征提取，采用卷积长短时记忆网络挖掘数据中隐含的时序信息，模拟人脑选择注意力机制构建Attention（注意力）编码器进行更高层次的时空特征提取，以实现对姿态的精准分