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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利面向仿真训练任务的目标行为数据智能识别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：CN121502236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610033426.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权面向仿真训练任务的目标行为数据智能识别方法及系统是由戴超凡;马武彬;吴亚辉;周浩浩设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向仿真训练任务的目标行为数据智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向仿真训练任务的目标行为数据智能识别方法及系统。所述方法包括：在端侧传感层构建异构传感器网络同步采集仿真训练任务下的视觉数据、听觉数据以及生理数据。以使云端智能中心为多模态行为数据添加毫秒级时间戳，分别对各模态数据执行适配预处理后，提取对应的特征向量。构建多模态异构图，定义时序边、跨模态同步边及语义关联边表征节点间关系。对各多模态特征向量的特征序列分别施加时序注意力层，将加权后的多模态特征序列拼接后输入跨模态注意力模块，得到融合的多模态联合特征。输入多任务学习网络，通过共享底层特征的并行任务头协同完成目标行为数据的评估任务。采用本方法能够提高多模态训练数据评估的客观性与高效性。

本发明授权面向仿真训练任务的目标行为数据智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向仿真训练任务的目标行为数据智能识别方法，其特征在于，应用于云边端协同架构，所述云边端协同架构包括端侧传感层、边缘计算层、云端智能中心以及应用交互层，所述方法包括： 在所述端侧传感层构建异构传感器网络同步采集仿真训练任务下的多模态行为数据，通过计算层将所述多模态行为数据上传至所述云端智能中心；所述多模态行为数据包括视觉数据、听觉数据以及生理数据； 以使所述云端智能中心为所述多模态行为数据添加毫秒级时间戳，在分别对各模态数据执行适配预处理后，提取所述视觉数据、所述听觉数据以及所述生理数据对应的特征向量； 构建包含视觉节点、听觉节点、生理节点的多模态异构图，定义时序边、跨模态同步边及语义关联边表征节点间关系，通过模态专用编码器对各节点特征进行初步编码； 对视觉时空特征、听觉特征向量以及生理状态特征向量的特征序列分别施加时序注意力层，将加权后的多模态所述特征序列拼接后输入跨模态注意力模块，得到融合的多模态联合特征； 将所述多模态联合特征输入多任务学习网络，通过共享底层特征的并行任务头，协同完成目标行为数据的识别评估任务。

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