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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域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：CN119495126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510073506.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法是由宦若虹;董高翔设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，首先获取源域和目标域传感器数据，采用滑动窗口进行分割，分割后的传感器数据通过时空频域特征提取网络，分别得到源域特征向量和目标域特征向量。在跨域行为识别的过程中，使用时空特征提取网络对传感器数据中的时空特征进行了扩展和提取，获得了更加充分的时空特征信息，利用频域特征提取网络充分挖掘了传感器数据中的频域特征，并对目标域和源域之间的频域特征进行计算得到相似度矩阵，结合对抗学习抑制了非目标行为对行为识别的干扰，拉近了源域和目标域之间的特征分布，增强了模型的泛化能力，实现了模型对跨域行为的有效识别。

本发明授权一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，包括：获取源域和目标域传感器数据，采用滑动窗口进行分割；分割后的传感器数据通过时空频域特征提取网络，分别得到源域特征向量和目标域特征向量；其中，所述时空频域特征提取网络，包括时空特征提取网络和频域特征提取网络，所述时空特征提取网络分别提取得到源域时空特征和目标域时空特征，所述频域特征提取网络分别提取得到源域频域特征和目标域频域特征；所述源域时空特征和源域频域特征进行拼接融合得到源域特征向量，所述目标域时空特征和目标域频域特征进行拼接融合得到目标域特征向量；计算源域频域特征和目标域频域特征的相似度矩阵；将源域特征向量和目标域特征向量分别输入到分类器中进行分类，通过鉴别器结合相似度矩阵进行对抗学习；将时空频域特征提取网络和分类器用于目标域传感器数据，通过分类器输出目标域传感器数据对应的预测类别。

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