本发明属于步态识别技术领域，具体公开了一种街区步态识别方法、装置、设备及介质。包括以下步骤：获取若干步态轮廓，通过卷积神经网络从每个步态轮廓中独立提取帧级特征；通过集合池化将帧级特征聚合为单个集合级特征；将单个集合级特征构建输入基于Transformer的步态识别网络模型，得到第一步态数据集；获取标准步态数据集，通过标准步态数据集验证第一步态数据集，并输出通过验证的第一步态数据集。本发明通过采用集合池化将帧级特征聚合为单个集合等级特征，使原始轮廓转换为高级特征图，比步态模板更好地保留空间和时间信息，提高步态识别的精度。