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龙图腾网获悉山东大学;哈尔滨工业大学(威海);临沂大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利面向智能家居的用户行为预测方法、系统、介质及设备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：CN120747839B 。

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：202511269536.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权面向智能家居的用户行为预测方法、系统、介质及设备是由刘萌;尉寅玮;聂礼强;胡宇鹏;王蕴潇;史海涛;甘甜;张盛平;王九如;关惟俐;邓翔;吴建龙设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智能家居的用户行为预测方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向智能家居的用户行为预测方法、系统、介质及设备，属于视频处理技术领域。其包括以下步骤：获取智能家居产品采集到的视频数据；对所述视频数据进行预处理得到视频场景级表征和视频物体级表征；对所述视频场景级表征和视频物体级表征进行融合，得到增强的视频表征；根据所述增强的视频表征进行未来行为预测，得到未来行为预测结果。本发明通过精确的行为预测，能够进一步提高系统的智能化水平，使之能够在适当的时刻自动执行相应的家居控制策略，不仅提升用户体验，同时实现能源的有效节约。

本发明授权面向智能家居的用户行为预测方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向智能家居的用户行为预测方法，其特征在于，所述面向智能家居的用户行为预测方法，包括以下步骤： S1.获取智能家居产品采集到的视频数据； S2.对视频数据进行预处理得到视频场景级表征和视频物体级表征； S3.对视频场景级表征和视频物体级表征进行融合，得到增强的视频表征； S4.根据增强的视频表征进行未来行为预测，得到未来行为预测结果；具体步骤如下： S4-1.行为表征序列提取：将所述增强的视频表征输入到局部行为预测头得到局部行为预测结果，记为，所述局部行为预测头包括两层全连接层和ReLU激活函数，对所述增强的视频表征进行时序池化操作得到视频全局表示，然后将视频全局表示输入到全局行为预测头,得到全局视频级预测结果，记为，将局部行为预测结果和全局视频级预测结果输入词嵌入模型Word2Vec，得到维度为的行为表征序列，所述行为表征序列包括：全局行为表征记为，局部行为表征记为； S4-2.隐变量表示获取：所述全局行为表征经过两个全连接层映射为均值向量以及方差向量，将均值向量、方差向量以及局部行为表征拼接在一起，输入到预训练的Transformer的编码器中得到更新后的均值向量、方差向量以及局部行为表征，然后基于更新后的均值向量以及方差向量，得到隐变量表示，公式表示如下： ， ， ， ， 其中，，表示标准正态分布随机采样点；为在Ego4D行为识别数据集上利用自编码损失函数预训练的编码器；为用于计算均值向量的全连接层操作，为用于计算方差向量的全连接层操作； S4-3.获得行为预测结果：将所述隐变量表示和局部行为表征进行拼接，然后输入到解码器中，得到未来行为表示，将未来行为表示输入到未来行为预测头，得到行为预测结果，所述未来行为预测头包括两个全连接层：第一个全连接层和第二个全连接层，计算过程公式如下： ， ， 其中，表示解码器，表示对隐变量表示和局部行为表征进行拼接操作，表示第一个全连接层中的操作，表示第二个全连接层的操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;哈尔滨工业大学(威海);临沂大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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