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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种多模态融合的人员意图识别方法、系统、设备及介质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：CN120029463B 。

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：202510219472.4，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种多模态融合的人员意图识别方法、系统、设备及介质是由胡天亮;董丽丽;周可伊;马嵩华设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态融合的人员意图识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态融合的人员意图识别方法、系统、设备及介质，属于人机协作和智能制造技术领域。该方法包括：在人机协作场景下，通过视觉传感器采集操作人员的RGB视频数据，通过惯性传感器采集惯性传感数据，作为操作人员的意图数据；对操作人员的意图数据进行数据选取，经过预处理后，生成训练集和测试集；基于决策级融合策略或特征级融合策略，构建RGB视频和惯性传感模态融合的人员意图识别模型，并利用动作样本训练集训练所述人员意图识别模型；将动作样本测试集输入所述人员意图识别模型进行人员意图识别，得到人员意图识别结果。本发明利用决策级融合和特征级融合策略，融合了两种模态数据的优势，提升了人员意图识别准确性。

本发明授权一种多模态融合的人员意图识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合的人员意图识别方法，其特征在于，包括： 在人机协作场景下，通过视觉传感器采集操作人员的RGB视频数据，通过可穿戴惯性传感器采集惯性传感数据，作为操作人员的意图数据；所述惯性传感数据包括但不限于：加速度、角速度、关节四元数和质心位移； 对操作人员的意图数据进行数据选取，经过预处理后，生成动作样本训练集和动作样本测试集； 基于决策级融合策略或特征级融合策略，构建RGB视频和惯性传感模态融合的人员意图识别模型，并利用动作样本训练集训练所述人员意图识别模型； 将动作样本测试集输入所述人员意图识别模型进行人员意图识别，得到人员意图识别结果； 所述基于决策级融合策略或特征级融合策略，构建RGB视频和惯性传感模态融合的人员意图识别模型，包括： 利用决策级融合策略构建RGB视频和惯性传感模态融合的人员意图识别模型，具体实现流程如下： 基于三维卷积网络对预处理的RGB视频数据的时间和空间特征进行建模，构建第一人员意图识别子模型；所述第一人员意图识别子模型用于根据预处理的RGB视频数据生成第一操作人员意图识别结果； 基于双向长短时记忆-双向门控循环-转换器网络，对预处理的惯性传感数据的时间特征和全局特征进行建模，构建第二人员意图识别子模型；所述第二人员意图识别子模型用于根据预处理的惯性传感数据生成第二操作人员意图识别结果； 基于决策融合算法构建计算模块；所述计算模块用于获取第一操作人员意图识别结果和第二操作人员意图识别结果，利用决策融合算法计算出人员意图识别结果； 所述决策融合算法包括： 其中，RGB_output[i]为第i个动作样本的第一操作人员意图识别结果，IS_output[i]为第i个动作样本的第二操作人员意图识别结果，WRGB为第一操作人员意图识别结果的权重，WIS是第一操作人员意图识别结果的权重，是第i个动作样本的人员意图识别结果； 利用特征级融合策略基于三维卷积网络、双向长短时记忆-双向门控循环-转换器网络和特征分析网络构建RGB视频和惯性传感特征融合的人员意图识别模型； 所述特征级融合策略包括： 通过三维卷积网络读取预处理的RGB视频数据，进行特征提取后，提取出视频特征向量； 通过双向长短时记忆-双向门控循环-转换器网络读取预处理的惯性传感数据，进行特征提取后，提取出传感特征向量； 通过特征分析网络将视频特征向量和传感特征向量拼接为融合特征向量，并根据融合特征向量，生成人员意图识别结果。

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