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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于多模态融合的人体动作识别方法及装置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：CN116758628B 。

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：202310615495.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多模态融合的人体动作识别方法及装置是由金磊;吴昊;淦子良;王小娟;何明枢设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的人体动作识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态融合的人体动作识别方法及装置，所述方法的步骤包括：在加速度数据中截取加速度数据段，并在通过深度相机采集到的关节点数据帧中截取对应时间段的关节点数据帧；将截取的加速度数据段构建为加速度参数矩阵，将所述加速度参数矩阵输入到预训练的第一模型中，所述第一模型输出第一特征向量；生成对应所述关节点数据帧中每个关节点的关节点热力图张量，采用时间聚合策略将每个关节点热力图张量处理为聚合张量；将全部聚合张量输入到预训练的第二模型中，所述第二模型输出第二特征向量；基于所述第一特征向量和第二特征向量，采用分类算法融合所述第一特征向量和第二特征向量，计算动作分类结果。

本发明授权一种基于多模态融合的人体动作识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的人体动作识别方法，其特征在于，所述方法的步骤包括： 基于通过加速度传感器采集到的加速度数据中的加速度参数，在加速度数据中截取加速度数据段，并在通过深度相机采集到的关节点数据帧中截取对应时间段的关节点数据帧； 将截取的加速度数据段构建为加速度参数矩阵，将所述加速度参数矩阵输入到预训练的第一模型中，所述第一模型输出第一特征向量； 生成对应所述关节点数据帧中每个关节点的关节点热力图张量，采用时间聚合策略将每个关节点热力图张量处理为聚合张量； 将全部聚合张量输入到预训练的第二模型中，所述第二模型输出第二特征向量； 基于所述第一特征向量和第二特征向量，采用分类算法融合所述第一特征向量和第二特征向量，计算动作分类结果，将所述第一特征向量和第二特征向量组合输入到预设的第三模型中，通过所述第三模型的分类器输出对应每种动作的参数，基于所述第三模型的分类器输出对应每种动作的参数输出第一分类结果，将所述第一特征向量和第二特征向量分别输入到预设的第一分类器和第二分类器中，所述第一分类器和第二分类器分别输出对应每种动作的参数，基于所述第一分类器和第二分类器分别输出的对应每种动作的参数，采用决策融合算法输出每种动作的融合参数，基于每种动作的融合参数输出第二分类结果， 采用如下公式的决策融合算法输出第二分类结果： 其中，pIc表示所述第一分类器输出动作c对应的参数，pSc表示所述第二分类器输出动作c对应的参数，Pc表示动作c的融合参数； 确定所述第一分类结果和第二分类结果是否一致；若一致，则输出所述第一分类结果和第二分类结果所对应的动作为最终动作；若不一致，获取输出所述第一分类结果时所述第三模型的分类器输出的参数和输出所述第二分类结果时的融合参数，比较两个参数的大小，将较大的参数对应的所述第一分类结果或第二分类结果作为最终动作。

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