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龙图腾网获悉广州兴趣岛信息科技有限公司申请的专利基于轻量化深度学习的多模态实时动作识别方法及系统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：CN120744781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511197297.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于轻量化深度学习的多模态实时动作识别方法及系统是由朱峻修;林景设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化深度学习的多模态实时动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及动作识别技术领域，公开了基于轻量化深度学习的多模态实时动作识别方法及系统。该方法从多源传感设备同步采集目标对象的运动轨迹数据、骨骼关键点序列及环境状态的多模态传感信息；对运动轨迹数据进行时空特征对齐，生成运动连续性指标以确定动作响应周期；提取行为模式信息并进行多尺度特征解析，结合多模态传感信息确定异常行为等级；基于动作响应周期和异常行为等级对实时动作流中的识别盲区进行动态修正。该方法通过多源数据融合、动态响应周期调整、多尺度特征解析及动态盲区修正，提升了动作识别的全面性、准确性和适应性，且轻量化设计使其适用于资源受限设备，具有较强的实用价值。

本发明授权基于轻量化深度学习的多模态实时动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化深度学习的多模态实时动作识别方法，其特征在于，包括： 从多源传感设备中同步采集目标对象的运动轨迹数据与骨骼关键点序列，并实时获取环境状态的多模态传感信息； 对所述运动轨迹数据进行时空特征对齐，生成运动连续性指标，根据所述运动连续性指标确定目标对象在动作序列中进行状态跟踪的动作响应周期； 提取目标动作执行过程中的行为模式信息，对所述行为模式信息进行多尺度特征解析，得到动作执行时的时空约束特征，根据所述时空约束特征和所述多模态传感信息确定动作识别过程中的异常行为等级； 基于所述动作响应周期和所述异常行为等级对实时动作流中的识别盲区进行动态修正； 对所述行为模式信息进行多尺度特征解析具体包括： 基于所述行为模式信息构建动作片段与历史异常动作的时空关联模型； 通过所述时空关联模型输出动作执行时的特征融合强度； 根据所述特征融合强度确定各动作片段在行为模式中的动态分区边界； 通过所述动态分区边界生成动作执行时的时空约束特征； 根据所述时空约束特征和所述多模态传感信息确定动作识别过程中的异常行为等级具体包括： 根据所述时空约束特征提取动作序列的时空一致性参数； 通过所述多模态传感信息计算环境干扰因子的耦合强度； 基于所述时空一致性参数和所述环境干扰因子的耦合强度生成动作识别过程中的异常行为等级。

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