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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于WIFI感知的室内用户手势和位置的识别方法和系统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：CN116798071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310751686.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于WIFI感知的室内用户手势和位置的识别方法和系统是由廖学文;周靖淦;高贞贞;吕刚明;李昂设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WIFI感知的室内用户手势和位置的识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于WIFI感知的室内用户手势和位置的识别方法和系统.手势动作以及动作者的位置信息包含在已经预处理过的高维Wifi数据中，本发明采用双流2D神经网络的架构并作为共享层为两个识别任务，即手势识别任务以及位置识别任务，完成特征提取的功能。经过特征融合的步骤，进而使用3D神经网络进行特征的再提取，并在训练阶段通过设计特殊的损失函数，来完成两个任务的多任务学习的收敛过程。经实验验证，两个任务在同一神经网络框架下，均能够表现出良好的识别效果。

本发明授权一种基于WIFI感知的室内用户手势和位置的识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于WIFI感知的室内用户手势和位置的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，接收受到扰动的wifi信号，获得三维类视频流数据集，所述扰动由手势变化引起；将三维类视频流数据集预处理和规范化处理后获得手势信息数据集； 步骤2，将手势信息数据集转置后获得两种格式的数据集D1和数据集D2,2D卷积神经网络对数据集D1和数据集D2处理后，获得两个高维特征图；所述手势信息数据集为，数据集D1的形式为，数据集D2的形式为；其中，X为X轴上的多普勒分量，Y为Y轴上的多普勒分量的大小，为设置的常量，大于等于36； 步骤3，将两个高维特征以独立的通道进行融合，获得融合特征，将融合特征通过3D卷积神经网络进行特征再提取后，获得手势变化的类型概率和室内位置概率；将两个高维特征图进行转置后，进行叠加，获得大小为的特征图；将大小为的特征图通过3D神经网络处理； 所述3D神经网络包括2层3D卷积层、Relu层、批处理3D层、3D池化层和全连接层； 2层3D卷积层，用于对的特征图中的数据进行三个维度的相乘再相加，得到特征图U5和特征图U6； 全连接层，为softmax，用于预测手势类型及位置； 步骤4，输出手势变化的类型和室内位置。

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