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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于多源多模态数据和多维卷积模型的实时行为识别系统、方法、设备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：CN116432115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202111673982.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多源多模态数据和多维卷积模型的实时行为识别系统、方法、设备及存储介质是由许宏吉;王宇豪;何波;刘治;董郑;刘强;李娟;孙晓杰;周双;徐杰;王猛猛;曾佳琦;李诗洁;李建军;汪阳设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源多模态数据和多维卷积模型的实时行为识别系统、方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源多模态数据和多维卷积模型的实时行为识别系统、方法、设备及存储介质，包括行为信息物理层、行为信息接入层、行为信息平台层、行为信息应用层。本发明行为信息接入层的传输采用无线网络，实现行为信息的传输；采用多维卷积模型，面对高动态、复杂化的智能场景，精度方面有了很大的提升；滤波算法的使用，使本系统具有较强的鲁棒性。本发明可实时识别用户的行为类别，可用于对于特殊人员的监控与管理，也可用于运动员康复管理与智能家居等领域。

本发明授权一种基于多源多模态数据和多维卷积模型的实时行为识别系统、方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多源多模态数据和多维卷积模型的实时行为识别系统，其特征在于，包括依次连接的行为信息物理层、行为信息接入层、行为信息平台层和行为信息应用层； 所述行为信息物理层用于：采集用户的行为信息，行为信息包括加速度传感器的X、Y、Z三轴数据与角速度传感器的X、Y、Z三轴数据； 所述行为信息接入层用于：将采集的行为信息传输至所述行为信息接入层； 所述行为信息平台层用于：对行为信息进行预处理，具体是指：依次进行滤波、归一化、多源多模态传感器数据融合与基于时间序列的截取，并将截取后的行为数据输入搭建好的行为识别模型，输出的行为识别结果与原始行为信息实时进行存储；多维卷积模型即行为识别模型； 归一化是指：对行为信息中的数值型数据进行均值归一化处理，即将所有同类传感器的数值变换到[-1,1]之间； 多源多模态传感器数据融合，是指：将不同传感器携带的行为信息按照时间戳对齐后，进行融合； 基于时间序列的截取，是指：通过滑动窗口方法对传感器采集的连续时间序列进行分割，确保一个完整的动作数据落在一个滑动窗口内； 所述行为信息应用层用于：显示行为识别模型输出的行为识别结果； 所述行为信息平台层包括服务器模块、行为信息预处理模块与MDC网络模块； 所述行为信息预处理模块用于对行为信息进行预处理，所述行为信息预处理模块包括行为信息去噪单元、行为信息归一化单元、行为信息融合单元与行为信息滑窗单元；行为信息传输模块将行为信息发送至所述行为信息去噪单元，所述行为信息去噪单元通过小波阈值法对行为信息进行去噪处理后，输入所述行为信息归一化单元通过均值归一化方法进行处理，所述行为信息融合单元将归一化处理后的多源多模态传感器行为信息按照时间戳进行对齐融合后，输入所述行为信息滑窗单元，通过调节滑动窗口的大小、切割频率和滑动窗口的步长对行为信息进行截取； 所述MDC网络模块包括数据重塑单元、一维卷积网络单元、二维卷积网络单元、三维卷积网络单元、特征融合单元、多头注意力单元、输出单元；所述数据重塑单元对所述行为信息预处理模块输出的行为信息维度进行调整，按照传感器种类与佩戴位置进行分割，使原本的一维时间序列携带空间信息，将原本的一维行为数据重塑为二维与三维行为数据两种维度；将一维、二维、三维行为数据分别输入所述一维卷积网络单元、二维卷积网络单元、三维卷积网络单元；一维卷积网络单元包括三个一维卷积核，用于提取行为信息的时间特性；二维卷积网络单元包括三个二维卷积核，用于提取行为信息的空间特性；三维卷积网络单元包括三个三维卷积核，用于提取行为信息的深层空间特性；将提取的行为信息的时间特性、空间特性及深层空间特性经所述特征融合单元融合后，输入至所述多头注意力单元，对时间序列与空间之间的关系进行分析，获得全局依赖性，得到的数据输入到所述输出单元，依次经过展开层、全连接层与Softmax分类器，对所有特征数据进行运算，并识别出当前的行为； 所述服务器模块包括数据库服务器单元，用于存储原始行为信息以及行为识别结果。

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