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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利人员行为识别模型训练方法、行为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：CN115205891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210612391.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权人员行为识别模型训练方法、行为识别方法及装置是由周安福;燕婕设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本人员行为识别模型训练方法、行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种人员行为识别模型训练方法、行为识别方法及装置，包括：获取毫米波雷达对感知区域生成的点云数据，以及基于点云数据获取的目标对象空间运动数据；将点云数据逐帧输入点云特征提取模块，将目标对象空间运动数据一次性输入目标特征提取模块，提取点云数据的空间特征和目标对象空间运动数据的空间特征并拼接组成组合特征序列；为组合特征序列添加对应的行为类别向量，并与设定位置向量相加后，输入时序特征提取模块的编码器模块，计算得到具有时序特征的输出矩阵，获取输出矩阵的第一维数据，输入线性分类层，以得到行为分类结果。本发明能够实现无接触式、连续的人员行为识别，丰富可识别种类，提升识别准确性。

本发明授权人员行为识别模型训练方法、行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人员行为识别模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取训练样本集，所述训练样本集中包含多个样本，每个样本包括由毫米波雷达对感知区域生成的设定帧数的连续点云数据，以及基于所述点云数据获取的目标对象空间运动数据，所述目标对象空间运动数据包括目标对象在所述感知区域内的空间位置坐标、速度信息以及加速度信息；为每个样本添加目标对象的行为作为标签； 获取初始神经网络模型，所述初始神经网络模型包括空间特征提取模块和时序特征提取模块，所述空间特征提取模块包括点云特征提取模块和目标特征提取模块，所述点云特征提取模块包括依次连接的第一空间变换网络、第一多层感知器，第二空间变换网络、第二多层感知器、第三多层感知器以及最大池化层；其中，所述第一空间变换网络的输出与输入做点乘后输入所述第一多层感知器，所述第二空间变换网络的输出与输入做点乘后输入所述第二多层感知器；所述最大池化层对所述第三多层感知器的输出使用最大池化操作聚合所述点云数据在各个维度上的特征；所述时序特征提取模块包括编码器模块和线性分类层，所述编码器模块由多个子模块堆叠而成，每个子模块都包含多头自注意力层和多层感知器； 将单个样本中的所述点云数据逐帧输入所述点云特征提取模块以提取所述点云数据的空间特征，将单个样本中的所述目标对象空间运动数据一次性输入所述目标特征提取模块以提取所述目标对象空间运动数据的空间特征，将所述点云数据的空间特征与所述目标对象空间运动数据的空间特征拼接，得到该单个样本的组合特征序列；对所述组合特征序列添加对应的行为类别向量，并与设定位置向量相加后，所述设定位置向量用于学习各帧空间特征相对位置，输入至所述编码器模块，计算得到具有时序特征的输出矩阵，获取所述输出矩阵的第一维数据，输入所述线性分类层，以输出行为分类结果； 采用所述训练样本集对所述初始神经网络模型进行训练，得到人员行为识别模型。

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