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龙图腾网获悉厦门智小金智能科技有限公司申请的专利基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法及装置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：CN114417911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202111537209.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法及装置是由林建旋;闫航;方剑平;胡思林;付一夫;郭航瑞;王佳昊;周朝炜设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法及装置，通过获取多种传感器采集到的一个动作的时间序列数据，对时间序列数据进行预处理，得到多种传感器数据；将多种传感器数据分别输入动作识别模型，其中一种传感器数据对应动作识别模型的一个通道，得到多个通道的输出数据，动作识别模型包括依次连接的自适应卷积神经网络、GRU门控循环神经网络和多头自注意力机制层；将多个通道的输出数据进行合并，并经过分类器，得到动作识别结果。本发明将多源传感器的数据采用多个通道进行分开处理，提取出来的不同动作的特征具有更小的细粒度，关注到完整时间片段中各个时间节点之间的相关性，可解决长时遗忘问题，并行处理的模式提高计算效率。

本发明授权基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应卷积神经网络的多通道动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取多种传感器采集到的一个动作的时间序列数据，对所述时间序列数据进行预处理，得到多种传感器数据； S2，将多种所述传感器数据分别输入动作识别模型，其中一种传感器数据对应所述动作识别模型的一个通道，得到多个通道的输出数据，所述动作识别模型包括依次连接的自适应卷积神经网络、GRU门控循环神经网络和多头自注意力机制层；所述动作识别模型中所述自适应卷积神经网络具体实现如下： S21，将所述传感器数据经过转置后得到输入数据，其中，C为传感器通道数，T为动作的时间跨度；将所述输入数据输入所述自适应卷积神经网络，所述自适应卷积神经网络包括一个卷积操作、一个批标准化、一个操作和一个激活函数；其中所述卷积操作包含一组卷积核，代表一个卷积核，其值为，其中，m为卷积核个数，每个卷积核的大小为，每一个卷积核所对应的卷积核输出为： ； 其中，为卷积操作中的权重矩阵，，为通道输出的维度； S22，将所有卷积核输出进行合并，得到输出结果P： ； 将所述输出结果P经过两层的全连接层和层，计算得到重要性得分： ； ； 其中，FFN为两层的全连接层，和为全连接层的权重矩阵，和为其对应的偏置项； S23，将每个输出结果与其所对应的重要性得分进行加权融合，得到合并输出，其中，，，再将合并输出与输入数据X进行残差连接，得到第一层输出结果； S3，将所述多个通道的输出数据进行合并，并经过分类器，得到动作识别结果。

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