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龙图腾网恭喜上海师范大学申请的专利一种基于融合注意力机制的人体行为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：CN114821765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210146611.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于融合注意力机制的人体行为识别方法是由潘建国;胡正欣;尹思思;李美子;彭伟民设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合注意力机制的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于融合注意力机制的人体行为识别方法，利用卷积网络模块学习多源异构传感器信号内部的空间特征，融合各传感器特征向量，通过传感器通道注意力模块学习传感器数据间相关性，卷积网络模块的输出输入到循环神经网络模块中学得时序间关系，采用自注意力机制捕获输入序列中关键部分，决定每部分的输入权重，使用注意力门过滤噪声部分，保留注意力分数较高的部分，最终形成整个时间序列的特征向量，得到行为分类结果，通过引入注意力机制以分离不同人类行为下的传感器内关系、传感器间关系以及行为时序关系，提高了对于人类行动分类准确率；与现有技术相比，本发明具有准确率高、可解释强、拓展性好等优点。

本发明授权一种基于融合注意力机制的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合注意力机制的人体行为识别方法，其特征在于，包括：采集穿戴式设备上的多源异构传感器获取的人体姿态数据，构成数据集，并进行预处理；将数据集输入训练好的深度行为识别模型，获得人体行为分类结果；其中，所述的深度行为识别模型包括：传感器通道注意力模块，用于提取多个传感器通道间的作用关系特征；卷积网络模块，用于根据传感器通道间的作用关系特征，获取同一时刻下每个传感器特征通道的模态特征；循环神经网络模块，用于根据模态特征的时间序列提取时间特征；时序注意力模块，用于根据时间特征获取同一时间片内不同时刻的注意力权重，并根据注意力权重对时间特征进行加权，获得注意力特征；全连接层行为判断模块，用于根据注意力特征，通过全连接层获取人体行为概率分布，并将概率最大的人体行为作为时间片内的人体行为分类结果，传感器通道注意力模块采用SENet中的SE通道注意力模块，输入数据为9通道，128*1尺寸的特征输入，使用线性层对9通道数据进行线性升维，维度升至8或16的整数倍，以获取通道间的作用关系，全局池化层使用平均池化，将整个时间片单通道特征编码为一个全局特征，FC-1用于将升维后的特征降维，FC-2用于将降维后的特征升维到线性层生成特征数，Sigmoid将FC-2层的激活值转为0~1区间，与线性层通道特征值相乘使得模型对于各个通道特征具有辨别能力。

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