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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于自监督学习的Wi-Fi传感网络用于人体姿态估计的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：CN119577530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411509144.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于自监督学习的Wi-Fi传感网络用于人体姿态估计的方法是由王平;陈轶帆设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的Wi-Fi传感网络用于人体姿态估计的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的Wi‑Fi传感网络用于人体姿态估计的方法，所述方法主要包括获取和处理包含人类行为的Wi‑Fi信号的CSI以及训练对人类行为进行感知的深度神经网络两个部分。首先获取对人类活动感知的Wi‑Fi数据，利用不同的数字信号处理技术对数据进行预处理；其次，利用数据提取和压缩模块对所获得数据进行初步自监督训练；然后加入时间特征提取和分类模块，结合上一步的压缩模块进行第二部分的自监督训练；最后输入少量带标签的精确样本数据，进行模型校正工作。本发明的人类活动识别方法采用自监督训练方法，不需要耗费大量时间采集和标注数据，此外使用Wi‑Fi信号执行感知识别任务，不需要任何可穿戴传感器或特殊系统等额外的成本即可进行使用。

本发明授权一种基于自监督学习的Wi-Fi传感网络用于人体姿态估计的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的Wi-Fi传感网络用于人体姿态估计的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于无线网卡，针对不同的人体姿态动作采集对应的Wi-Fi信道状态信息，形成数据集； 步骤2：将步骤1中得到的数据集划分为训练集和测试集，训练集和测试集样本比为8:2，接着进行数据集的预处理操作； 步骤3：基于Pytorch框架搭建SCDNet模型和分段自监督训练框架；在自监督训练第一阶段采用EntLoss损失函数，自监督训练第二阶段采用对称KL散度作为损失函数，在最后少样本监督训练阶段采用交叉熵损失函数，训练阶段的设置包括：批大小、迭代次数、优化器、学习率和损失函数；设置完毕后，进行离线阶段的模型训练； 步骤4：将训练完毕的SCDNet网络进行测试评估筛选和调整，使用识别准确率来衡量模型的推理精度，其计算方式为预测正确个数与总样本数的百分比，将筛选出的最优模型部署至终端用于测试。

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