买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于雷达点云成像与多维特征融合的人体姿态估计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：CN120877384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511070528.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于雷达点云成像与多维特征融合的人体姿态估计方法是由王洁;唐石;姬智勇;刘晓凯;马晓瑞;高庆华;王洋洋设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达点云成像与多维特征融合的人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雷达点云成像与多维特征融合的人体姿态估计方法，涉及计算机视觉与雷达信号处理交叉技术领域，该方法包括三个关键技术环节：首先，通过空间能量分布估计提升目标分辨率，利用雷达信号能量与目标反射面积的正相关性，采用最小二乘估计算法重构目标三维空间分布；其次，构建结构化多维点云矩阵，通过距离‑速度分层排序策略将稀疏雷达点云转化为高信息密度的图像化表征；最后，设计多维特征融合姿态估计网络，集成三维卷积、多头注意力机制和门控循环单元，实现时空特征的协同提取。本发明解决了传统毫米波雷达姿态估计中目标特征稀疏、噪声敏感和普适性差的问题。

本发明授权一种基于雷达点云成像与多维特征融合的人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达点云成像与多维特征融合的人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过雷达阵列发射并接收调频连续波信号； 对接收信号进行距离维度快速傅里叶变换和速度维快速傅里叶变换处理，获取目标的距离-速度二维能量矩阵；基于所述距离-速度二维能量矩阵，采用最小二乘估计算法重构目标的三维空间能量分布，并通过指数型阈值函数筛选有效目标区域；其中，指数型阈值函数筛选有效目标区域，包括：基于接受能量峰值预测出目标反射面积大小，对于拥有峰值为g的空间能量分布矩阵X，用指数型阈值函数f来检测目标的范围G：；其中，P、Q、C为该函数系数，G代表检测出的目标范围占矩阵X大小的百分比，检测时按峰值能量依次向下排序，直至检测部分面积占比达到G； 对所述有效目标区域进行距离-速度分层排序，构建包含距离、速度和能量信息的三通道点云图像矩阵，包括：在检测出不同距离、速度下的目标范围后，将G按距离、速度进行排序，首先按距离升序排序，若距离相同，则按照速度值降序排序；最终目标所有筛选点将按照距离由近至远、相同距离下速度由大至小排列为大小的多维特征矩阵S，s为在一雷达发射帧中筛选出的目标总点数；将多维特征矩阵S沿第一维度进行合并，对于点云矩阵L中的每一个像素点，先选择S中第二三维度相同位置处的序列，其大小为s，随后选取距离较小的索引值，若距离相同，则选择速度较大的索引，最终获得点云图像矩阵L： ； 其中每个元素是通过距离和速度排序后从多维特征矩阵S中选择的特征索引；根据点云图像矩阵L中的索引位置，在多维特征矩阵S中查找对应的距离、速度和能量值，并填充到点云图像矩阵L中，构建出包含距离、速度和能量的点云图像； 将所述点云图像矩阵输入多维特征融合网络进行处理，所述多维特征融合网络依次通过三维卷积模块提取局部空间特征、多头注意力机制模块捕捉全局特征关系，以及门控循环单元模块提取时序运动特征，最终输出目标姿态的骨骼点坐标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。