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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于生成对抗网络的多使用模式下行为识别方法及终端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：CN116343328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310177147.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于生成对抗网络的多使用模式下行为识别方法及终端是由周宝定;吴禧鹏;张星;李清泉设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的多使用模式下行为识别方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成对抗网络的多使用模式下行为识别方法及终端，方法包括：采集多使用模式下的行为数据，得到源域数据集和目标域数据集，并将得到的源域数据集和目标域数据集作为GAN模型的输入；通过GAN模型提取目标域与源域之间跨域共享的域不变表示，并根据所述源域数据集的标记序列在所述目标域生成合成序列；根据目标域生成合成序列进行迁移学习，并根据学习好的域不变表示预测多使用模式下的行为标签。本发明解决了现有行为识别技术需要采集较多新环境中的传感器数据才能计算出准确的变换矩阵的问题，减少了数据采集的工作量，加快数据处理速度。

本发明授权基于生成对抗网络的多使用模式下行为识别方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的多使用模式下行为识别方法，其特征在于，包括： 采集多使用模式下的行为数据，得到源域数据集和目标域数据集，并将得到的源域数据集和目标域数据集作为GAN模型的输入； 通过GAN模型提取目标域与源域之间跨域共享的域不变表示，并根据所述源域数据集的标记序列在所述目标域生成合成序列； 根据所述目标域生成合成序列进行迁移学习，并根据学习好的域不变表示预测多使用模式下的行为标签； 所述通过GAN模型提取目标域与源域之间跨域共享的域不变表示，包括： 通过RNN序列编码器和特定的域向量提取所述目标域与所述源域之间跨域共享的域不变表示： 分析不同使用模式下，根据不同行为产生传感器信号所提取的共有特征信息，在所述源域与所述目标域中使用不同的域向量区分每个域特定的特征，利用预设函数参数在所述源域与所述目标域之间进行共享； 所述根据源域数据集的标记序列在所述目标域生成合成序列，包括： 根据GAN生成器与所述RNN序列编码器，结合得到序列转换模型； 根据所述序列转换模型及所述源域数据集的标记序列在所述目标域生成合成序列； 所述根据序列转换模型及所述源域数据集的标记序列在所述目标域生成合成序列，之后包括： 根据周期一致性正则化，对所述源域生成的序列进行映射，并通过定义一致性损失惩罚优化器，得到改进后的生成合成序列； 根据感知一致性正则化，将所述RNN序列编码器作为感知函数，在所述GAN生成器转换到所述目标域后执行语义表示常量； 所述根据序列转换模型及所述源域数据集的标记序列在所述目标域生成合成序列，之后还包括： 通过RNN重构解码器重建所述合成序列：根据所述域不变表示、重建损失函数以及服从正态分布的噪声对进行重建； 所述根据目标域生成合成序列进行迁移学习，并根据学习好的域不变表示预测多使用模式下的行为标签，包括： 通过所述GAN生成器和所述RNN重构解码器优化域不变表示； 当提取的域不变表示满足要求时，通过所有域共享的行为预测器将在所述源域学习到的内容迁移到所述目标域； 根据学习好的域不变表示预测多使用模式下的行为标签。

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