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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利活动识别方法、显示方法及电子设备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：CN114663905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202011423403.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权活动识别方法、显示方法及电子设备是由周才发;王永亮;曾丹丹;八华峰;蔡建华设计研发完成，并于2020-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本活动识别方法、显示方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种活动识别方法、显示方法及电子设备。所述电子设备能够获得该电子设备的多个位姿，进而，使用多个一维卷积层根据所述多个位姿获得一个或多个特征数据，一个或多个特征数据中的每个特征数据指示持有所述电子设备的人物的运动状态，人物的动作或搭载人物的工具，之后，所述电子设备以图标的形式显示所述一个或多个特征数据指示的信息的类型。本申请实施例，通过一维卷积层提取出表征人物活动状态的特征数据，能够从多个维度提取表征人物活动状态的特征，使得对人物活动状态的表征更细致准确。另外，本申请实施例的电子设备中的活动识别模块与地图功能能够交互，使得电子设备能够适应性且实时的在地图界面呈现人物活动状态。

本发明授权活动识别方法、显示方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种活动识别方法，其特征在于，包括： 获得电子设备在一个时间段内的多个位姿； 使用多个一维卷积层根据所述多个位姿获得一个或多个特征数据，所述一个或多个特征数据分别指示在所述时间段内持有所述电子设备的人物的不同类型的信息，每个所述特征数据指示的信息的类型为人物的运动状态，人物的动作，或者搭载人物的工具； 控制所述电子设备以图标的形式显示所述一个或多个特征数据指示的信息的类型； 其中，所述使用多个一维卷积层根据所述多个位姿获得一个或多个特征数据，包括： 使用第一特征提取框架中串行组合的m个一维卷积层对所述多个位姿执行特征提取，以得到初始特征数据组； 使用第二特征提取框架中串行组合的n个主干backbone模型，对所述初始特征数据组执行特征提取，以得到特征数据组，从所述特征数据组中筛选出所述一个或多个特征数据，所述n个backbone模型中的每个backbone模型包含并行组合的至少两个一维卷积层，且m和n均是正整数，所述每个backbone模型中并行组合的至少两个一维卷积层的核k的值各不相同； 其中，第一backbone模型将至少两个一维卷积层输出的数据组形成一个数据组，并且，所述k的值表示所述一维卷积层每次卷积运算所使用的多个位姿中的连续位姿的数量； 所述从所述特征数据组中筛选出所述一个或多个特征数据，包括： 基于所述特征数据组获得所述至少一个类型中全部或部分类型中每个类型对应的子特征数据组； 从每个所述子特征数据组中分别获得置信度最大的特征数据，将全部所述置信度最大的特征数据作为所述一个或多个特征数据，所述置信度用于指示相应特征数据对应行为的可信程度； 所述从每个所述子特征数据组中获得置信度最大的特征数据之后，还包括： 根据每个所述特征数据以及所述特征数据关联的状态转移矩阵，计算所述特征数据对应的活动状态分别转移为其他每一种活动状态的概率，得到至少一个概率值，所述状态转移矩阵包括所述特征数据指示的信息的类型中任意两种活动状态相互转移的概率； 当所述至少一个概率值中包含大于第一预设阈值的值时，将所述大于第一预设阈值的概率值中最大的概率值对应的转移后的活动状态数据作为所述类型对应的特征数据；或者， 当所述至少一个概率值中不包含大于第一预设阈值的值时，将所述置信度最大的特征数据作为所述类型对应的特征数据。

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