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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别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：CN120853268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511348977.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法是由汪沈桁;梁培;贺云;张玉禄;陈谦设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法，涉及手势识别领域，包括以下步骤：获取多种手势动作的毫米波雷达数据，构建稀疏时空点云数据集；构建包括空间图和时间图的时空图结构数据；进行手势识别模型训练，结合复合损失函数和分层学习率策略优化模型参数；手势识别模型包括依次连接的图特征编码模块、时空特征融合模块、时序建模与分类模块；将待识别手势的毫米波雷达数据处理为时空图结构数据，输入训练好的手势识别模型，输出对应的手势类别识别结果。该方法通过专为稀疏点云设计的时空图神经网络建模方法与训练策略，有效解决了毫米波雷达在快速手势识别中因点云时空稀疏性导致的精度与鲁棒性难题。

本发明授权一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取多种手势动作的毫米波雷达数据，构建稀疏时空点云数据集； S2、基于所述数据集中的点云序列，构建包括空间图和时间图的时空图结构数据； S3、利用所述时空图结构数据进行手势识别模型训练，结合复合损失函数和分层学习率策略优化模型参数；所述手势识别模型包括依次连接的图特征编码模块、时空特征融合模块、时序建模与分类模块； 所述时空特征融合模块用于对图特征编码模块输出的融合节点特征聚合空间邻域信息并融合时间连接，输出时空增强的图级别特征；包括： 图同构网络单元，将输入的256维节点特征在通道维度上均分为两部分，前128维特征输入一个图同构网络卷积层进行邻域信息聚合，后128维特征直接跳连，最后将处理后的特征与跳连特征拼接并进行线性变换与归一化，输出256维节点级特征； 图注意力网络单元，接收图同构网络单元输出的256维节点级特征，将其均分为两部分，前128维特征输入一个4头图注意力网络卷积层进行邻域信息聚合，后128维特征直接跳连，最后将处理后的特征与跳连特征拼接并进行线性变换与归一化，输出经过时空增强的256维节点级特征； 图池化单元，接收经过时空增强的256维节点级特征，对每一时间帧的图数据分别进行全局平均池化和全局最大池化，将得到的两个256维向量拼接，输出一个512维的图级别特征； S4、将待识别手势的毫米波雷达数据处理为时空图结构数据，输入训练好的手势识别模型，输出对应的手势类别识别结果。

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