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龙图腾网获悉内蒙古科技大学申请的专利一种WiFi和视觉多模态融合的人体行为识别方法、装置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：CN119418236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411285999.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种WiFi和视觉多模态融合的人体行为识别方法、装置及系统是由杨彦侃;马鑫宇;边坤设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种WiFi和视觉多模态融合的人体行为识别方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种WiFi和视觉多模态融合的人体行为识别方法、装置及系统，其中人体行为识别方法通过两个独立的网络模型处理WiFi信道状态信息与视频数据。首先，利用WiFi深度学习模型对WiFi信道状态信息进行特征提取和识别；然后，利用视觉深度学习模型对视频数据进行特征提取和识别；最后，将两者的识别结果进行拼接并进行决策融合。此方法避免了在特征层进行多模态数据的融合，减少了模态信息的变化对预测结果的影响，从而提高了该人体行为识别方法在面对数据噪声、模态失效等情况时的鲁棒性以及人体行为识别的准确性。

本发明授权一种WiFi和视觉多模态融合的人体行为识别方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于WiFi和视觉多模态融合的人体行为识别方法，其特征在于，包括： WiFi特征提取识别步骤， S10.A.1：对采集到的WiFiCSI进行Hampel滤波，得到滤波后的WiFiCSI； S10.A.2：对滤波后的WiFiCSI进行小波变换，得到小波变换后的WiFiCSI； S10.A.3：对小波变换后的三根天线的WiFiCSI分别进行主成分分析，得到预处理后的WiFiCSI； S20.A.1：对所述预处理后的WiFiCSI进行卷积，得到滤波后的WiFiCSI； S20.A.2：对所述第一中间特征进行并行的第一空洞卷积处理，得到多个第一中间特征信息，将所述多个第一中间特征信息拼接后进行卷积，得到第二中间特征； S20.A.3：对所述第二中间特征进行并行的第二空洞卷积处理，接着进行批归一化和激活函数处理，得到多个第二中间特征信息，对所述多个第二中间特征信息拼接后，依次进行卷积、批归一化和激活函数处理，得到第三中间特征； S20.A.4：对第三中间特征依次进行通道注意力处理和空间注意力处理，得到WiFi特征； S30.A：对所述WiFi特征进行识别，得到WiFi识别输出结果； 视频特征提取识别步骤：对采集到的视频数据进行特征提取和识别，得到视频识别输出结果； 决策融合步骤；对所述WiFi识别输出结果和所述视频识别输出结果进行拼接，并对拼接后的结果进行决策融合，得到行为识别结果。

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