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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种无需先验知识的人体行为分割方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410985543.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种无需先验知识的人体行为分割方法及设备是由李平;姜茗;高明裕;何志伟;黄继业;杨宇翔;林辉品设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无需先验知识的人体行为分割方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无需先验知识的人体行为分割方法及设备，该方法首先采集包含人体行为的时间序列，根据重要性程度提取前dim维构建时间序列X。其次通过迭代时间序列X在时刻n时，模式为m且状态为s的概率，遍历检索概率最大值对应的模式与状态，若在时刻n发生模式转换，则保存该时刻为候选分割点，并进行分割。然后将分割后的时间序列按不同模式类型归类，并拟合出模式m的模型参数。最后基于模型参数，以代价函数为约束，循环迭代遍历检索模式m与状态s的最佳取值范围，获得人体行为最佳分割结果。本发明在进行人体行为分割时无需任何先验知识，实现低成本高精度的人体行为分割。

本发明授权一种无需先验知识的人体行为分割方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种无需先验知识的人体行为分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：采集包含人体行为的dorg维的时间序列，根据dorg维时间序列所含信息的重要程度进行排序，提取前dim维构建时间序列X； 步骤二：通过迭代计算dim维时间序列X在时刻n时，模式为m且状态为s的概率，遍历检索概率最大值对应的模式与状态，若在时刻n发生模式转换，则保存该时刻为候选分割点，并进行分割； 步骤三：将分割后的时间序列按不同模式类型归类，并拟合出模式m的模型参数θm； 所述模式m的模型参数θm＝{Πm,Am,Bm}的拟合过程具体如下： 模式1的子时间序列O＝{O1,O2,…,OD}，其中第d个观测序列的样本为Od＝{xd1,xd2,…,xdNd}，模型参数为θ1＝{Π1,A1,B1}： 步骤3.1：模型参数初始化； 步骤3.2：更新模型参数，公式如下： 其中，表示模型参数θ1和观测序列Od在时刻n处于状态si的概率；表示模型参数θ1和观测序列Od在时刻n处于状态si且n+1时刻处于状态sj的概率；vkk表示观测状态； 步骤3.3：若的值收敛则输出模型参数，否则执行步骤3.2进入下一轮迭代计算；其余模式模型参数拟合过程与模式1相同； 步骤四：基于模型参数θm，以代价函数为约束，循环迭代遍历检索模式m与状态s的最佳取值范围，获得人体行为最佳分割结果； 所述代价函数具体公式如下： 其中，CostT表示总代价，CostCX|Θ表示编码代价，CostMΘ表示模型代价，CostL表示序列长度代价，CostP表示参数代价，α表示编码代价的权重系数，β表示模型代价的权重系数，λ表示序列长度代价的权重系数，X表示输入的时间序列，Θ＝{θ1，θ2,…，θg，Δ}表示模型参数集合，θm表示第m个模式的参数，其中m∈{1,2,…,g}，Δ表示模式转换矩阵，segi表示分割后第i个数据段，其中i∈[1,2,…,l]，N表示时间序列长度，dim表示时间序列维度，l表示分割后数据段数，g表示模式个数，log*表示整数的通用编码长度，定义为log*x＝log2x+log2log2x+…，其中和只包含正数项。

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