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龙图腾网恭喜盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司申请的专利基于移动智能终端传感器数据融合分析的跨设备关联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：CN119004386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411257443.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于移动智能终端传感器数据融合分析的跨设备关联方法是由郭乃瑄;张福;王菲;唐明萍;董琴;陈朝峰;许贺洋;张永平;徐秀芳;徐森设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于移动智能终端传感器数据融合分析的跨设备关联方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于移动智能终端传感器数据融合分析的跨设备关联方法，其包括如下步骤：采集两类设备的多种传感器数据，作为模型训练数据；对数据进行拆分、均衡化、归一化等预处理操作；设计神经网络模型，由于本发明需要比较两类设备采集的传感器数据的相似度，因此采用孪生神经网络作为判别模型，采用余弦距离计算两个卷积神经网络输出向量的相似度，并基于相似度进一步计算损失函数；利用设计的孪生神经网络训练出各个场景下对应的模型；设置相似度阈值，超过该阈值则数据匹配成功，反之失败，实现跨设备关联。本发明方法是首个针对用户多个移动智能终端设备之间进行关联的方法，收集的用户数据量较少，关联速度较快，关联准确率较高。

本发明授权基于移动智能终端传感器数据融合分析的跨设备关联方法在权利要求书中公布了：1.基于移动智能终端传感器数据融合分析的跨设备关联方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.分别采集两类设备在不同场景下的多种传感器数据，作为模型训练数据；步骤2.对步骤1采集的传感器数据进行拆分、均衡化、归一化处理，并且针对不同类型场景的数据分别进行打标签预处理操作；步骤3.搭建孪生神经网络模型，用于比较两类设备所采集的传感器数据，孪生神经网络包括两个子网络，两个子网络采用结构相同的卷积神经网络，且共享权值；步骤4.将步骤2预处理后的传感器数据输入到孪生神经网络模型中进行训练，采用余弦距离计算两个卷积神经网络的输出向量的相似度和损失函数；步骤5.在以上步骤4的基础上，利用步骤2预处理好的数据对孪生神经网络模型进行训练，最终得到针对不同类型场景的多个不同的网络模型；步骤6.将待关联的两类设备的多组传感器数据，根据应用场景的不同选择输入到相应的孪生神经网络模型中进行匹配，得到相似度集合；预设相似度阈值，若两类设备中待匹配的两组数据相似度超过该相似度阈值时，认为两组数据匹配成功，标记为1；若小于该相似度阈值则认为匹配失败，标记为0；对待匹配的数据求和，若超过一半的数据匹配成功，则认为两台设备是匹配相关的；其中，两类设备具体是指不同类型的移动智能终端；所述步骤1中，传感器数据包括六种，分别是加速度计数据、光线传感器数据、陀螺仪数据、磁场传感器数据、重力传感器数据以及线性加速器数据；所述步骤1中，利用设备分别对以下多种场景下的数据进行采集：携带设备走路；在设备的软件中输入一段文字；用设备浏览新闻；用设备打开短视频软件观看短视频；用设备打开购物软件浏览；用设备打开照片缩放查看照片并拍照。

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