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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种基于惯性信号和声学信号的多模态活动识别方法，通过惯性和声学传感器设备同步采集用户真实活动所产生的惯性和声学信号，使用多模态Transformer编码器中，分别提取输入惯性和声学信号的编码特征，以理解上下文关系。然后在融合模块中，将惯性和声学信号的编码特征进行拼接后，执行自注意力操作，得到多模态融合特征，关注不同模态数据的重要性，最后通过分类模块识别得到活动类别。本发明采用融合的方式对识别活动的效果优于单一模态，相比其他融合方法识别活动的准确率更高。
主权项：1.一种基于惯性信号和声学信号的多模态活动识别方法，其特征在于，所述基于惯性信号和声学信号的多模态活动识别方法，包括：构建包括多模态Transformer编码器、融合模块和分类模块的识别网络模型；通过惯性和声学传感器设备同步采集用户真实活动所产生的惯性和声学信号，并对其进行预处理，构建训练集，对识别网络模型进行训练，然后采用训练好的识别网络模型对用户活动进行识别；在多模态Transformer编码器中，分别提取输入惯性和声学信号的编码特征；在融合模块中，将惯性和声学信号的编码特征进行拼接后，执行自注意力操作，得到多模态融合特征；多模态融合特征经过分类模块，输出预测结果；其中，所述多模态Transformer编码器包括两个分支，每一个分支均首先利用位置编码对输入信号添加位置信息，然后依次经过多头注意力层和前向网络传播层，得到编码特征；在进入每一层之前先进行归一化操作，经过每一层后再进行随机失活操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于惯性信号和声学信号的多模态活动识别方法
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