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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于自适应特征提取的多复杂度行为识别系统及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：CN116956222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310929166.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于自适应特征提取的多复杂度行为识别系统及方法是由许宏吉;曾佳琦;周双;王猛猛;李昕娅;王宇豪;汪阳;李建军;李诗洁设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应特征提取的多复杂度行为识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应特征提取的多复杂度行为识别系统及方法，涉及人工智能技术领域，包括人体行为数据采集模块、人体行为数据传输模块、人体行为数据存储模块、人体行为数据预处理模块、MFAEF简单人体行为识别网络模块、LSGRA复杂行为识别网络模块和人体行为信息应用模块；MFAEF简单行为识别网络模块包括依次连接的特征预提取单元、并行多维时空特征提取及复用单元和自适应多维时空特征提取单元、特征融合单元和简单行为判别输出单元；LSGRA复杂行为识别网络模块包括依次连接的单窗口简单行为特征获取单元、循环多窗口注意力单元和复杂行为判别输出单元。本发明采用上述结构弥补了基于视觉的行为识别成本高、易受干扰、隐私性差的不足。

本发明授权一种基于自适应特征提取的多复杂度行为识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应特征提取的多复杂度行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：人体行为数据采集，使用多模传感器采集用户的运动数据和生理数据； S2：人体行为数据传输，将采集的行为信息传输至本地服务器和云服务器； S3：人体行为数据预处理，对行为信息依次进行人体行为数据去噪、多模态人体行为数据合并、人体行为数据缺失值处理、人体行为数据归一化和人体行为数据滑动窗口分割； 在步骤S3中，采用Stein无偏似然估计的软阈值小波去噪方法对传感器采集的数据进行去噪处理；，为原始信号，为含噪信号，为高斯白噪声，，为噪声强度，去噪过程即从信号中将噪声除去，得到原始信号的最佳逼近； 进行离散采样得到点离散信号，小波变换系数如公式1所示： 1 其中，为小波系数，为尺度函数，j为尺度参数，k为尺度函数平移的单位数，通过双尺度方程式2和式3，得到式1递归实现方法： 2 3 其中，符号代表卷积，h和g分别代表低通和高通滤波器，代表原始信号，代表j尺度上的逼近系数，小波变换重构公式如公式4所示： 4 采用基于SURE的软阈值估计方法确定阈值，取得给定阈值的似然估计，如式5所示： 5 其中，表示选定的初始阈值，表示来自子带的小波系数，表示各子带小波系数的个数和；对似然函数最小化，得到所需要的阈值，如式6所示： 6 其中，表述得到的阈值参数； 对行为数据的小波变换系数采用软阈值函数进行处理，将数据的绝对值和阈值进行比较，小于阈值的点置为零，不小于阈值的点向零收缩，变为该点值与阈值之差，软阈值函数如公式7所示： 7 根据式3进行信号的小波重构，得到去噪后的信号； 多模态人体行为数据合并，将传感器采集的行为数据按照时间戳纵向对齐，并进行横向拼接合并，合并后的数据是二维数组格式； 人体行为数据缺失值处理，采用均值插补法对行为数据进行缺失值处理，以缺失数据所在列的平均值对缺失数据进行填补； 人体行为数据归一化，采用Z-Score归一化方法对人体行为数据进行归一化处理，保证数据处于同一数量级范围； 输入数据样本序列为，经过Z-Score归一化之后的输出序列为，计算方式如公式8所示： 8 其中，为输入数据样本序列的均值，为输入数据样本序列的标准差； 人体行为数据滑动窗口分割，使用固定长度的窗口将连续的传感器数据分割为固定长度的数据片段，分割时保证每个数据片段至少包含简单行为的一个完整动作，窗口滑动过程中默认采用50%窗口重叠率； S4：构建MFAEF简单行为识别网络与简单人体行为分类识别，将完成预处理的行为数据分批次输入到MFAEF简单行为识别网络当中，经过训练得到MFAEF简单行为识别网络，并进行简单行为识别输出； S5：构建LSGRA复杂行为识别网络与复杂人体行为分类识别，将步骤S4中特征融合单元输出的融合特征按时序窗口输入到LSGRA复杂行为识别网络当中，经过训练得到LSGRA复杂行为识别网络，并进行复杂行为识别输出； S6：人体行为信息显示及应用，通过行为信息显示模块，将行为识别结果进行显示、统计和分析。

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