本发明公开了基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法及装置，通过获取多种传感器采集到的一个动作的时间序列数据，对时间序列数据进行预处理，得到多种传感器数据；将多种传感器数据分别输入动作识别模型，其中一种传感器数据对应动作识别模型的一个通道，得到多个通道的输出数据，动作识别模型包括依次连接的自适应卷积神经网络、GRU门控循环神经网络和多头自注意力机制层；将多个通道的输出数据进行合并，并经过分类器，得到动作识别结果。本发明将多源传感器的数据采用多个通道进行分开处理，提取出来的不同动作的特征具有更小的细粒度，关注到完整时间片段中各个时间节点之间的相关性，可解决长时遗忘问题，并行处理的模式提高计算效率。