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龙图腾网获悉中国第一汽车股份有限公司申请的专利多通道一维卷积神经网络1DCNN模型的汽车装配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：CN119691607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411572078.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权多通道一维卷积神经网络1DCNN模型的汽车装配动作识别方法是由姚建勋;周鼎;左安庆;丁岗;孙鹏翼;李硕;王亚鹏设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多通道一维卷积神经网络1DCNN模型的汽车装配动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于汽车装配工时分析技术领域，具体涉及一种多通道一维卷积神经网络1DCNN模型的汽车装配动作识别方法；将汽车装配动作分为上半身动作和下半身动作两大类；采集工人执行不同动作传感器数据，搭建多通道一维卷积神经网络1DCNN识别模型；分别训练得到上半身装配动作识别模型和下半身装配动作识别模型；获取工人正常工作传感器数据，并输入上半身装配动作识别模型和下半身装配动作识别模型，从上半身装配动作识别模型和下半身装配动作识别模型输出的预测序列数据中提取第一列和最后一列，并换算工作时长，完成汽车装配动作的识别；本发明应用于汽车装配场景，实现智能化动作分割与识别，简化工时验证流程，提高验证分析效率自动化。

本发明授权多通道一维卷积神经网络1DCNN模型的汽车装配动作识别方法在权利要求书中公布了：1.多通道一维卷积神经网络1DCNN模型的汽车装配动作识别方法，其特征在于，具体包括如下内容： 步骤一，将完整的汽车装配动作分为N种动作类别，并将N种动作类别划分为上半身动作和下半身动作两大类； 步骤二，在车间工人身上不同的身体部位分别佩戴传感器，采集车间工人分别在执行上半身动作和下半身动作时各传感器采集到的数据，且车间工人要重复执行每一种动作M次，同时重复采集M次各传感器采集到的数据，得到原始数据； 步骤三：搭建多通道一维卷积神经网络1DCNN识别模型；将步骤二得到的原始数据中属于执行上半身动作时采集的数据输入到多通道的一维卷积神经网络1DCNN识别模型进行训练，得到上半身装配动作识别模型；将步骤二得到的原始数据中属于执行下半身动作时采集的数据输入到多通道的一维卷积神经网络1DCNN识别模型进行训练，得到下半身装配动作识别模型；将上半身识别模型和下半身识别模型组合成最终的预测模型； 步骤四，在车间工人身上各身体部位佩戴传感器，获取车间工人在正常工作时，其身体上各个传感器采集到的数据； 步骤五，将步骤四采集到的传感器数据依次分别输入步骤三中训练好的上半身装配动作识别模型和下半身装配动作识别模型中，上半身装配动作识别模型和下半身装配动作识别模型分别对输入的传感器数据进行动作类别的预测； 步骤六，从上半身装配动作识别模型和下半身装配动作识别模型输出的预测序列数据中提取第一列和最后一列，即帧数和动作类别；再将提取出的帧数换算为对应动作类别的工作时长；完成汽车装配动作的识别。

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