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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法及装置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：CN118708879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410794883.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法及装置是由杨律青;于博;毛倩雯;丘以书设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法及装置，其中，该方法包括：获取每个域对应的人体行为信号；对人体行为信号进行预处理，以及根据预处理后的每个域对应的数据生成任务样本集，并将任务样本集划分为支持集和查询集；构建关系网络，并将支持集和查询集输入到关系网络进行训练，以得到训练好的人体行为识别模型，其中，关系网络包括嵌入模块和关系模块，嵌入模块用于获取查询样本和支持样本的时频特征，关系模块用于识别查询样本在支持集中对应的匹配类别；通过人体行为识别模型识别待识别人体行为信号以得到对应的识别类别；由此，通过改进的关系网络只需少量的新数据就能进行快速调整和适应，从而提高识别效果。

本发明授权基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取射频识别设备采集的每个域对应的人体行为信号，其中，将在同一目标和环境下采集的多个人体行为信号定义为同一个域，且每个人体行为信号包括标签的相位和接收的信号强度指示； 对所述人体行为信号进行预处理，以及根据预处理后的每个域对应的数据生成任务样本集，并将所述任务样本集划分为支持集和查询集； 构建关系网络，并将所述支持集和所述查询集输入到所述关系网络进行训练，以得到训练好的人体行为识别模型，其中，所述关系网络包括嵌入模块和关系模块，所述嵌入模块用于获取查询样本和支持样本的时频特征，所述关系模块用于识别所述查询样本在所述支持集中对应的匹配类别； 获取待识别人体行为信号和支持集，并将所述待识别人体行为信号和支持集输入到所述人体行为识别模型，以得到所述待识别人体行为信号对应的人体行为识别结果； 其中，所述嵌入模块包括自校准模块、主干网络和跨校准模块，其中，所述自校准模块使用非局部注意机制捕捉样本中每个标签对应的信号流之间的依赖关系，以便保留与活动相关的信息并减轻与环境相关的干扰；主干网络从活动相关信息中提取时频特征；跨校准模块使用了成对相似性模块捕捉查询-支持关联掩码，并为每个查询样本生成一组经过校准的支持嵌入集。

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