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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于CSI和三元组孪生网络的小样本学习跨域动作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：CN116680522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310724724.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于CSI和三元组孪生网络的小样本学习跨域动作识别方法是由蒋芳;李睿;许耀华;王翊;胡艳军设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CSI和三元组孪生网络的小样本学习跨域动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CSI和三元组孪生网络的小样本学习跨域动作识别方法，包括：收集CSI数据；进行数据预处理；将预处理过的CSI数据从一维信号转化成三维的CSI矩阵；构建数据集；使用预训练模型作为三元组孪生网络的特征提取器，将元训练数据集的CSI矩阵以三元组的形式输入到三元组孪生网络中进行元训练，得到经过元训练后的三元组孪生网络特征提取器；进行微调；使用经过元训练后的三元组孪生网络特征提取器和经过微调后的Softmax分类器，对查询集的CSI矩阵进行分类，得到查询集的分类结果。本发明提升了跨域场景下基于CSI的动作识别系统精准度，降低了训练模型所需的样本数量，解决了在跨域场景下系统识别精准度下降而需要大量目标域样本重新训练的问题。

本发明授权一种基于CSI和三元组孪生网络的小样本学习跨域动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CSI和三元组孪生网络的小样本学习跨域动作识别方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1收集CSI数据：将支持IEEE802.11abg无线通信协议的无线信号收发器布置在源域和目标域感知环境中，分别收集不同人员在不同感知环境内做出不同动作时的CSI数据； 2进行数据预处理：对收集到的CSI数据滤波去噪后进行归一化，得到预处理后的CSI数据； 3进行SVD+通道复制：将预处理过的CSI数据从一维信号转化成三维的CSI矩阵； 4构建数据集：根据CSI矩阵所在的域，将所有CSI矩阵分别构建成源域的元训练数据集和目标域的元测试数据集，并将元测试数据集划分为支持集和查询集； 5进行元训练：使用预训练模型作为三元组孪生网络的特征提取器，将元训练数据集的CSI矩阵以三元组的形式输入到三元组孪生网络中进行元训练，得到经过元训练后的三元组孪生网络特征提取器； 6进行微调：使用支持集对Softmax分类器的参数进行微调，得到经过微调后的Softmax分类器； 7得到查询集的分类结果：使用经过元训练后的三元组孪生网络特征提取器和经过微调后的Softmax分类器，对查询集的CSI矩阵进行分类，得到查询集的分类结果。

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