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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种基于可穿戴传感器的人体活动识别改进方法及系统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：CN120277535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510421940.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于可穿戴传感器的人体活动识别改进方法及系统是由马飞;孙巍伟;胡志辉设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可穿戴传感器的人体活动识别改进方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人体活动识别技术领域，尤其是一种基于可穿戴传感器的人体活动识别改进方法及系统，所述方法包括如下步骤：利用可穿戴传感器采集人体活动的时间序列原始数据，得到时序特征张量，以构建局部时空特征；结合残差连接构建第一人体活动识别改进模型，以得到所述人体活动的加权融合特征；结合改进多头注意力机制构建第二人体活动识别改进模型，以获得所述时间序列原始数据的全局时空依赖特征；根据改进鹈鹕优化算法对所述第二人体活动识别改进模型进行优化得到人体活动识别优化模型；对所述全局时空依赖特征进行优化得到时空依赖优化特征，实现对所述人体活动的识别改进。本发明提供了兼顾效率与精度的人体活动识别改进技术方案。

本发明授权一种基于可穿戴传感器的人体活动识别改进方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可穿戴传感器的人体活动识别改进方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用可穿戴传感器采集人体活动的时间序列原始数据，根据所述时间序列原始数据得到时序特征张量，以构建所述人体活动的局部时空特征； 依据所述局部时空特征，结合残差连接构建第一人体活动识别改进模型，以得到所述人体活动的加权融合特征； 基于所述加权融合特征，结合改进多头注意力机制构建第二人体活动识别改进模型，以获得所述时间序列原始数据的全局时空依赖特征； 根据改进鹈鹕优化算法对所述第二人体活动识别改进模型进行优化得到人体活动识别优化模型； 通过所述人体活动识别优化模型对所述全局时空依赖特征进行优化得到时空依赖优化特征，以实现对所述人体活动的识别改进； 所述依据所述局部时空特征，结合残差连接构建第一人体活动识别改进模型，以得到所述人体活动的加权融合特征，包括： 依据时间分布层对所述局部时空特征进行解析得到前向时序信息和后向时序信息； 基于加权拼接层对所述前向时序信息和所述后向时序信息进行加权拼接获得拼接输出特征； 根据所述第一人体活动识别改进模型，将所述局部时空特征和所述拼接输出特征进行融合得到加权融合特征； 所述基于所述加权融合特征，结合改进多头注意力机制构建第二人体活动识别改进模型，以获得所述时间序列原始数据的全局时空依赖特征，包括： 将所述加权融合特征作为所述改进多头注意力机制的输入特征； 利用线性变换得到所述输入特征的注意力得分，根据权重矩阵结合所述注意力得分获得多头注意力分布； 根据所述输入特征，基于正弦周期函数和余弦周期函数得到不同的时间编码，依据所述时间编码得到融合多尺度时间编码； 基于所述第二人体活动识别改进模型，对所述多头注意力分布和所述融合多尺度时间编码进行加权求和得到输出特征，所述输出特征作为所述全局时空依赖特征； 所述根据改进鹈鹕优化算法对所述第二人体活动识别改进模型进行优化得到人体活动识别优化模型，包括： 基于混沌映射、动态非线性惯性权重、垂直交叉算子和帕累托分布对鹈鹕优化算法进行改进，以构建所述改进鹈鹕优化算法； 通过所述改进鹈鹕优化算法对所述第二人体活动识别改进模型的关键超参数进行优化得到所述人体活动识别优化模型； 所述基于混沌映射、动态非线性惯性权重、垂直交叉算子和帕累托分布对鹈鹕优化算法进行改进，以构建所述改进鹈鹕优化算法，包括： 基于混沌映射对鹈鹕种群进行混沌干扰，满足如下关系： 其中，为第个鹈鹕个体在第维空间中的位置，为扰动幅度控制参数，为正弦函数，为混沌映射，所述混沌映射的数学模型满足如下关系： 其中，为鹈鹕个体的下一位置，为余弦函数，为混沌映射的阶数，为鹈鹕个体的当前位置； 依据动态非线性惯性权重得到所述鹈鹕种群的鹈鹕个体新位置，所述动态非线性惯性权重满足如下关系： 其中，为动态非线性惯性权重，为动态非线性惯性权重的最小值，为动态非线性惯性权重的最大值，为当前迭代次数，为最大迭代次数； 根据垂直交叉算子对所述鹈鹕个体新位置进行更新得到鹈鹕个体更新位置，满足如下关系： 其中，为第个鹈鹕个体在第维空间中的位置，为控制参数，为当前鹈鹕种群中最优个体在第维空间中的位置，为当前鹈鹕种群中任一随即个体在第维空间中的位置； 利用帕累托分布对所述鹈鹕个体更新位置进行迭代优选得到鹈鹕个体最优位置，以构建所述改进鹈鹕优化算法。

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