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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司申请的专利人体行为的识别方法、装置、移动终端以及存储介质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：CN114613003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210204599.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权人体行为的识别方法、装置、移动终端以及存储介质是由周兴康;裴璇;郭彦东设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体行为的识别方法、装置、移动终端以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人体行为的识别方法、装置、移动终端以及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法应用于移动终端，该移动终端与可穿戴设备连接，该方法包括：采集人体的运动数据作为第一运动数据，并获取可穿戴设备采集的人体的对应部位的运动数据作为第二运动数据，将第一运动数据和第二运动数据输入已训练的人体行为识别模型，获取已训练的人体行为识别模型输出的该人体的行为。本申请通过移动终端和可穿戴设备共同检测人体的运动数据，以用于进行人体行为的识别，可以提升人体行为识别的准确性和可行性。

本发明授权人体行为的识别方法、装置、移动终端以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体行为的识别方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端与可穿戴设备连接，所述方法包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括第一训练数据、第二训练数据以及训练人体的行为，所述第一训练数据由移动终端采集所述训练人体的运动数据获得，所述第二训练数据由可穿戴设备采集所述训练人体的对应部位的运动数据获得； 将所述第一训练数据和所述第二训练数据作为输入数据，以及所述训练人体的行为作为输出数据，对CNN-LSTM模型进行训练，获得已训练的人体行为识别模型； 其中，将所述第一训练数据和所述第二训练数据作为输入数据，以及所述训练人体的行为作为输出数据，对CNN-LSTM模型进行训练包括： 将所述第一训练数据输入到所述CNN-LSTM模型的运动状态分类器识别人体的运动状态，将所述第一训练数据和所述第二训练数据融合后输入到所述CNN-LSTM模型的精细动作分类器识别精细动作，以及将所述第一训练数据和所述第二训练数据融合后输入到所述CNN-LSTM模型的过渡动作分类器识别过渡动作； 采集人体的运动数据作为第一运动数据，并获取所述可穿戴设备采集的所述人体的对应部位的运动数据作为第二运动数据； 将所述第一运动数据和所述第二运动数据输入已训练的人体行为识别模型； 获取所述已训练的人体行为识别模型输出的所述人体的行为。

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