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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利含易混淆活动的人体活动识别模型训练方法和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：CN119649182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411513324.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权含易混淆活动的人体活动识别模型训练方法和识别方法是由周安福;梁琨;李亚轩;郝赫;曾泓力设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本含易混淆活动的人体活动识别模型训练方法和识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种含易混淆活动的人体活动识别模型训练方法和识别方法，所述训练方法包括：基于多个携带人体活动分类标签的点云帧序列训练神经网络模型，以将该神经网络模型训练为用于根据携带人体活动分类标签的点云帧序列对应输出分类结果的人体活动识别模型；其中，携带人体活动分类标签的点云帧序列为基于初始点云帧序列得到；神经网络模型预先根据预训练得到的人体活动理解与重构模型得到，人体活动理解与重构模型包括依次连接的理解模块和重构模块；神经网络模型包括依次连接的知识迁移后的理解模块和分类器。本发明能够在非接触、不侵犯隐私的前提下，利用预训练阶段学习到的点云序列关联的人体动力学对各类人体活动进行准确识别。

本发明授权含易混淆活动的人体活动识别模型训练方法和识别方法在权利要求书中公布了：1.一种人体活动识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多个携带人体活动分类标签的点云帧序列训练第一神经网络模型，以将所述第一神经网络模型训练为用于根据所述携带人体活动分类标签的点云帧序列对应输出人体活动分类结果的人体活动识别模型； 其中，所述携带人体活动分类标签的点云帧序列为基于初始点云帧序列得到的，所述初始点云帧序列为基于毫米波信号针对人体活动生成而得到的； 所述第一神经网络模型为预先根据人体活动理解与重构模型得到，所述人体活动理解与重构模型包括人体活动理解模块和人体活动重构模块，所述人体活动理解模块用于根据预先学习到的人体活动和点云帧序列之间的关联关系，提取初始点云帧序列中关联的人体动力学特征，所述人体活动重构模块用于根据提取出的人体动力学特征对应输出重构点云帧序列；所述第一神经网络模型包括知识迁移后的人体活动理解模块和人体活动分类器，所述知识迁移后的人体活动理解模块用于提取输入的点云帧序列中的人体动力学特征，所述人体活动分类器用于根据提取出的人体动力学特征对应输出人体活动分类结果。

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