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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于时频融合增强的行为识别模型训练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：CN116756571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310779069.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法是由张迎伟;郭昌如;陈益强设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法，包括：A1、获取训练集，其中原始样本是传感数据，标签指示对应传感数据被采集时人体的行为类别；A2、将训练集划分成多个批次，分批次迭代训练行为识别模型的特征提取器，每批次训练包括：A21、对每个原始样本分别进行时域增强和频域增强后融合，A22、基于各个原始样本及对应的时频增强样本，通过对比学习的方式训练所述特征提取器根据输入的样本提取样本特征，拉近原始样本及其对应的时频增强样本的样本特征的距离以及拉远原始样本与其他样本的样本特征的距离；A3、获取行为识别模型，其包括经步骤A2训练的特征提取器和分类器，利用所述训练集对所述行为识别模型进行分类训练。

本发明授权一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法，用于根据可穿戴设备的传感器对人体采集的传感数据识别人体行为的场景，其特征在于，包括： A1、获取训练集，其包括多个原始样本和每个原始样本对应的标签，原始样本是单个或者多通道的传感数据，标签指示对应传感数据被采集时人体的行为类别； A2、将训练集划分成多个批次，分批次迭代训练行为识别模型的特征提取器，其中，同一批次内的不同原始样本对应的标签彼此不同，每批次训练基于当前批次所含原始样本执行以下自监督对比学习过程： A21、对每个原始样本分别进行时域增强和频域增强后融合，得到时频增强样本，其中，步骤A21包括：从多个预设的时域增强方式中随机选择相应的方式对每个原始样本进行增强，得到经时域增强的样本；将每个原始样本从时域转换至频域并在频域增强后转回时域，得到经频域增强的样本；将每个原始样本对应的经时域增强的样本和经频域增强的样本进行融合，得到该原始样本对应的时频增强样本；所述经频域增强的样本是先对原始样本采用快速傅里叶变换得到频域信号，再利用预设的时频增强网络对所述频域信号在频域增强后转回时域得到；所述预设的时频增强网络包括：卷积层，用于对输入的频域信号通过一组卷积层进行处理，得到卷积层的输出；跳跃连接，用于将所述卷积层的输入和输出线性叠加，得到叠加的结果；反卷积层，用于对所述叠加的结果通过一组反卷积层执行卷积层的逆运算，将频域信号转换回时域，得到反卷积层的输出；最终卷积层，用于反卷积层的输出通过最终卷积层，进行最终转换以产生输出经频域增强的样本； A22、基于各个原始样本及对应的时频增强样本，通过对比学习的方式训练所述特征提取器根据输入的样本提取带有行为识别信息的样本特征，其中，对比学习的目标被配置为拉近原始样本及其对应的时频增强样本的样本特征的距离以及拉远原始样本与其他样本的样本特征的距离； A3、获取行为识别模型，其包括经步骤A2训练的特征提取器和分类器，利用所述训练集对所述行为识别模型进行分类训练，得到经训练的行为识别模型。

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