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龙图腾网获悉复睿智行智能科技(上海)有限公司申请的专利一种基于毫米波雷达的机器学习两轮车入座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：CN120122092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510271924.3，技术领域涉及：G01S13/32；该发明授权一种基于毫米波雷达的机器学习两轮车入座检测方法是由丁一;黄颖涵;尉斗南;李臣云设计研发完成，并于2025-03-10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机器学习两轮车入座检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达的机器学习两轮车入座检测方法，属于车辆入座检测技术领域，毫米波雷达可以在较低的成本下，实现基于信号回波信号分布的人员目标识别，以及信号时序变化的入座离座状态保持。通过上述方式，本发明提供的方法充分利用了毫米波雷达对微动灵敏的特点，解决压力传感器人物不分的痛点问题，并且基于机器学习判断目标的存在性从而引入了占据栅格，使得入座离座的检测更加稳定。

本发明授权一种基于毫米波雷达的机器学习两轮车入座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机器学习两轮车入座检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：将毫米波雷达安装于坐垫下方车座内部，毫米波雷达用于实时采集目标信息； 步骤二：毫米波雷达在采集到目标信息的同时对目标信息进行解调处理，得到距离维的频谱； 步骤三：毫米波雷达根据DACM算法进行目标信息的相位提取，计算前后帧相位的差异并输出微动检测帧相位时序差异值； 步骤四：毫米波雷达基于机器学习判断目标的存在性，将1D-FFT频谱信息输入随机树训练进行预测，利用随机树所训练出的权重做实时存在性推理，并输出推理判断结果； 步骤五：根据随机树模型的输出结果和微动检测帧相位时序差异值判断是否符合有人入座标准，再对两轮车进行上电或断电操作； 步骤四实现的具体步骤为： C1、将一帧中N个线性调频信号的1D-FFT值加和后取平均值，将该平均值加权后成为幅值，取该幅值作为该帧的1D-FFT观测幅值，然后再去除静止杂波； C2、取1D-FFT观测幅值目标距离范围内的1D-FFT均值及方差作为特征输入随机树模型； C3、随机树模型再输出推理判断结果； 步骤五中两轮车有人入座的判断方法为： D1、随机树模型判断有目标； D2、微动检测帧相位时序差异值高于门限阈值； 两个条件均满足时，则判断当前有人入座，两轮车上电； 两个条件中任意项不满足时，则判断当前无人入座，两轮车电源断开。

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