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龙图腾网获悉中原工学院申请的专利基于WiFi信道状态信息的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：CN115601834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211279009.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法是由王鹏;张龙;刘济宗;牛利月;曲晓东;郑秋生;夏冰;李向东;庞朝峰;赵中杰;刘星;张瑞萌设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法。该方法包括：训练阶段和检测阶段；训练阶段包括：获取同一时间段内的WiFi的CSI数据和视频数据；提取所述视频数据中的人体掩码，然后根据时间戳将相同时刻下的CSI数据与人体掩码匹配为一个训练数据对，进而构建得到训练数据集；使用训练数据集迭代更新GAN网络；利用CNN‑AE模型对正常人体轮廓图片进行特征提取，然后利用提取的CNN‑AE特征对单分类支持向量机OCSVM模型进行训练；检测阶段包括：实时获取CSI数据；利用训练好的生成器根据实时获取的CSI数据生成场景图片；利用CNN‑AE模型对场景图片进行特征提取，将提取到的特征输入至训练好的OCSVM模型以检测是否发生跌倒行为。

本发明授权基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法，其特征在于，包括：训练阶段和检测阶段； 训练阶段包括： 获取同一时间段内的WiFi的CSI数据和视频数据； 提取所述视频数据中的人体掩码，然后根据时间戳将相同时刻下的CSI数据与人体掩码匹配为一个训练数据对，进而构建得到训练数据集； 使用训练数据集迭代更新GAN网络；其中，每次迭代更新过程包括：利用生成器根据CSI数据生成假图片，将CSI数据对应的人体掩码和假图片作为对抗器的输入进行对抗训练； 利用CNN-AE模型对正常人体轮廓图片进行特征提取，然后利用提取的CNN-AE特征对单分类支持向量机OCSVM模型进行训练； 检测阶段包括： 实时获取CSI数据；利用训练好的生成器根据实时获取的CSI数据生成场景图片； 利用CNN-AE模型对场景图片进行特征提取，将提取到的特征输入至训练好的OCSVM模型以检测是否发生跌倒行为。

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中原工学院，其通讯地址为：450000 河南省郑州市新郑双湖开发区淮河路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”。

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