用户行为识别方法及装置、用户定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113743348A(43)申请公布日2021.12.03(21)申请号202111070390.6(22)申请日2021.09.13(71)申请人OPPO广东移动通信有限公司地址523860广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号(72)发明人裴璇(74)专利代理机构深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司44232代理人刘抗美(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图5页(54)发明名称用户行为识别方法及装置、用户定位方法(57)摘要本公开涉及行为识别技术领域，具体涉及一种用户行为识别方法及装置、用户定位方法，用户行为识别方法包括：获取所述用户的终端设备采集的人体运动数据；利用滑动窗口对所述人体运动数据进行采样获取所述人体运动数据对应的目标特征向量；根据所述目标特征向量和预训练的行为识别模型确定所述用户的行为类型。本公开实施例的技术方案提升识别难度，降低计算量，且有利用日常生活的行为识别，提升用户体验。CN113743348ACN113743348A权利要求书1/2页1.一种用户行为识别方法，其特征在于，包括：获取所述用户的终端设备采集的人体运动数据；利用滑动窗口对所述人体运动数据进行采样获取所述人体运动数据对应的目标特征向量；根据所述目标特征向量和预训练的行为识别模型确定所述用户的行为类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体运动数据为基于时间序列的运动数据，所述利用滑动窗口对所述人体运动数据进行采样获取所述人体运动数据对应的目标特征向量，包括：通过固定大小的滑动窗口对所述运动数据进行采样得到所述目标特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的终端设备采集的人体运动数据，包括：获取由所述用户的与动终端中配置的惯性传感器采样的人体运动数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量和预训练的行为识别模型确定所述用户的行为类型，包括：获取预训练的行为识别模型；将所述特征向量所述预训练的行为识别模型得到所述用户的行为类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取预训练的行为识别模型，包括：获取一初始模型以及初始用户行为数据；对所述初始用户行为数据进行预处理得到参考用户行为数据；确定所述参考用户行为数据对应的行为类型；采用滑动窗口对所述参考用户行为数据进行采样得到所述参考用户行为数据对应的参考特征向量；利用所述参考特征向量以及所述参考特征向量对应的行为类型训练所述初始模型得到所述预训练的行为识别模型。6.一种用户定位方法，其特征在于，包括：获取所述用户的终端设备采集的人体运动数据；利用滑动窗口对所述人体运动数据进行采样获取所述人体运动数据对应的目标特征向量；根据所述目标特征向量和预训练的行为识别模型确定所述用户的行为类型；获取所述用户的终端设备的初始位置信息，并根据所述用户的行为类型和所述初始位置信息确定所述用户的目标位置信息。7.根据权利要求6所述的用户定位方法，其特征在于根据所述用户的行为类型和所述初始位置信息确定所述用户的目标位置信息，包括：通过所述终端设备的定位系统获取所述用户的初始位置信息；根据所述用户行为类型对所述初始位置信息进行调整得到所述目标位置信息。8.一种用户行为识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取所述用户的终端设备采集的人体运动数据；采样模块，用于利用滑动窗口对所述人体运动数据进行采样获取所述人体运动数据对应的目标特征向量；2CN113743348A权利要求书2/2页识别模块，用于根据所述目标特征向量和预训练的行为识别模型确定所述用户的行为类型。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的用户行为识别方法或6至7中任一项所述的用户定位方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至5任一项所述的用户行为识别方法或6至7中任一项所述的用户定位方法。3CN113743348A说明书1/11页用户行为识别方法及装置、用户定位方法技术领域[0001]本公开涉及行为识别技术领域，具体而言，涉及一种用户行为识别方法及装置、用户定位方法、电子设备以及存储介质。背景技术[0002]随着移动通讯的发展，移动终端的应用也越来越广泛，同时，利用移动终端来对用户行为识别的技术也越来越成熟。[0003]但是，现有技术中利用移动终端对用户进行行为识别时，需要利用多个固定在人体不同部