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龙图腾网获悉德心智能科技(常州)有限公司申请的专利一种基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测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：CN114217308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111485827.2，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测方法是由汪小杰设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测方法，包括通过聚类算法对点迹数据进行聚类判断有无目标，并在有目标时提取目标的相关信息的步骤；点迹数据为大地坐标系下的点迹数据，由雷达输出的目标的点迹数据转化而成；聚类步骤为：i利用速度预聚类，计算任意两点的速度Vdi和Vdj差值的绝对值，将该值小于阈值deltaV的点聚成一类；ii利用距离聚类，计算步骤i得到的类中的任意两点的距离，将距离小于阈值Dist的点聚成一类；iii计算步骤ii得到的类中的点的数量，如果数量大于阈值Num，则认为有目标；反之，则认为无目标。本发明的检测方法综合考虑多个判断因素，显著提高了检测的准确性。

本发明授权一种基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测方法，其特征在于，基于毫米波雷达的室内人员跌倒检测方法的步骤如下： S1：雷达系统初始化； S2：雷达输出目标的点迹数据； 雷达输出的目标的点迹数据包括点到雷达的距离Range、点迹速度Vd、点迹水平角α、点迹俯仰角θ，雷达为毫米波雷达，目标为室内人员； S3：将雷达输出的目标的点迹数据转化成大地坐标系下的点迹数据； S4：将大地坐标系下的点迹数据进行合并； S5：通过聚类算法对点迹数据进行聚类判断有无目标，并在有目标时提取目标的相关信息； 聚类步骤如下： i利用速度预聚类，计算任意两个点的速度Vdi和Vdj差值的绝对值，将速度差值的绝对值小于阈值deltaV的点聚成一个类，Vdi和Vdj的单位为ms，deltaV的取值范围为0.5～0.8ms； ii利用距离聚类，计算步骤i得到的类中的任意两个点之间的距离，将距离小于阈值Dist的点聚成一类，距离的单位为m，Dist的取值范围为0.2～0.36m； iii计算步骤ii得到的类中的点的数量，如果数量大于阈值Num，则认为有目标，Num的取值范围为4～6；反之，则认为无目标； 目标的相关信息包括目标的瞬时高度H、瞬时高度差delta_H、平均高度ave_H、平均高度差delta_ave_H、速度差delta_Vd、加速度A_Z，H、delta_H、ave_H、delta_ave_H的单位都为m，delta_Vd的单位为ms，A_Z的单位为ms2； S6：对目标的运动状态进行判断，一旦检测到目标的运动状态为跌倒时则触发报警模块；对目标的运动状态进行判断的流程如下： 1设计一个计数器，命名为Counter，并初始化为0； 2判断： 条件1：delta_H0； 条件2：delta_ave_H0； 条件3：delta_Vd0； 如果满足至少两个以上条件，则进入下一步；反之，则返回步骤1； 3对Counter进行加1操作，记录A_Z的绝对值最大、次大的两个值，记为最大值A_Z1和次大值A_Z2； 4判断Counter是否大于阈值，阈值的取值范围为3～5，如果是，则进入下一步；反之，则返回步骤2； 5判断A_Z1和A_Z2是否都大于阈值，阈值的取值范围为2～3ms2，如果是，则进入下一步6；反之，则返回步骤2； 6判断： 条件1：实时输出的BUFFER中的数据对应的H阈值，阈值的取值范围为1.0～1.15m； 条件2：实时输出的BUFFER中的数据对应的ave_H阈值，阈值的取值范围为0.5～0.8m； 如果同时满足以上两个条件，则输出目标的运动状态为跌倒；反之，则输出目标的运动状态为未跌倒。

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