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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法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：CN120597133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511062612.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法是由宦若虹;董高翔设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法，首先提取源域和目标域传感器数据的全局特征，进行全局特征对齐，然后将源域全局特征和目标域全局特征划分为源域实例特征和目标域实例特征，使用源域实例特征预训练类别划分模块，然后将目标域实例特征输入类别划分模块，判别目标域实例特征是公共类实例特征或私有类实例特征，再进行公共类别的实例特征对齐。对于目标域私有类实例特征，进行私有类约束。本发明还使用离散时序自注意力模块，通过自注意力机制挖掘实例特征中关键的时序信息，通过局部特征融合和加权，提取具有更强可迁移性的时序特征，提升了开放集活动识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法，其特征在于，所述基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法，采用源域传感器数据和目标域传感器数据对构建的人体活动识别网络模型进行训练，然后利用训练好的人体活动识别网络模型进行人体活动识别，包括： 将源域传感器数据样本和目标域传感器数据样本输入到特征提取模块，提取到源域全局特征和目标域全局特征； 将源域全局特征和目标域全局特征分别输入到全局特征对齐鉴别器，通过对抗学习计算全局特征对齐损失； 将源域全局特征和目标域全局特征划分为源域实例特征和目标域实例特征，使用源域实例特征预训练类别划分模块，然后将目标域实例特征输入类别划分模块，判别目标域实例特征是公共类实例特征或私有类实例特征； 采用源域实例特征对离散时序自注意力模块进行预训练，并冻结离散时序自注意力模块的参数，将公共类实例特征输入到离散时序自注意力模块得到可迁移特征，通过对抗学习计算实例特征对齐损失； 计算目标域私有类实例特征的特征中心和概率中心，然后通过余弦相似度距离分别计算每个目标域内私有类实例特征相对于特征中心的偏差和相对于概率中心的偏差，计算私有类约束损失； 联合全局特征对齐鉴别器损失、公共类实例对齐损失和私有类约束损失，更新人体活动识别网络模型的参数； 将待识别传感器数据输入训练好的人体活动识别网络模型，得到识别结果。

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