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龙图腾网恭喜北京清雷科技有限公司申请的专利动态手势雷达识别方法和装置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：CN111680539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202010291849.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权动态手势雷达识别方法和装置是由丁玉国;陈兆希设计研发完成，并于2020-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态手势雷达识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态手势雷达识别方法和装置。该方法包括：采集预设数量的时域回波信号作为样本数据，其中，样本数据中包括每个类型的动态手势归一化的时频图和该动态手势的类型；对样本数据进行预处理，得到样本归一化的时频图；根据样本归一化的时频图进行建模，得到动态手势识别模型的模型参数；根据动态手势识别模型对待识别的动态手势进行识别，得到待识别的动态手势的类型。通过本发明，达到了提高动态手势雷达识别准确率的效果。

本发明授权动态手势雷达识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种动态手势雷达识别方法，其特征在于，包括： 采集预设数量的时域回波信号作为样本数据，其中，所述样本数据中包括每个类型的动态手势归一化的时频图和该动态手势的类型； 对所述样本数据进行预处理，得到样本归一化的时频图； 根据所述样本归一化的时频图进行建模，得到动态手势识别模型的模型参数，其中，所述动态手势识别模型为卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型具有N路输入和一路输出，N路输入分别对应N路时域回波信号的归一化多分辨率时频图，所述卷积神经网络模型的N路输入经过特征融合网络融合为一路，再经过分类网络得到一路输出，所述一路输出用于表征动态手势在各个手势种类的概率分布中概率最大的种类； 根据所述动态手势识别模型对待识别的动态手势进行识别，得到所述待识别的动态手势的类型； 所述特征融合网络具有N路输入和一路输出，包括处理模块、融合模块和加权融合节点构成，每个处理模块具有一路输入和一路输出，每个融合模块具有N路输入和一路输出，每个加权融合节点具有两路输入和一路输出，且输入输出关系为：，其中，为加权融合节点的第一输入，为加权融合节点的第二输入，为加权融合节点的输出，为融合系数，； 其中，所述处理模块、所述融合模块、所述加权融合节点的连接关系如下：对于任意，输入n依次经过处理模块；对于任意，的输出共同作为融合模块的输入，输入1、输入2、．．．、输入N共同作为融合模块的输入；融合模块的输出为处理模块的输入；对于任意，加权融合节点的第一输入为处理模块的输出，加权融合节点的第二输入为融合模块的输出；加权融合节点的输出为特征融合网络的输出。

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