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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利MIMO毫米波雷达与红外相机融合的人体姿态重构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：CN121095381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511631023.7，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权MIMO毫米波雷达与红外相机融合的人体姿态重构方法是由丁从张;郭世盛;崔国龙;孔令讲;杨晓波设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本MIMO毫米波雷达与红外相机融合的人体姿态重构方法在说明书摘要公布了：本发明属于人体姿态重构技术领域，具体提供一种MIMO毫米波雷达与红外相机融合的人体姿态重构方法，用以解决现有人体姿态重构方法存在的分辨率低、稳定性差、重构效果不佳等问题。本发明通过雷达信号预处理算法提取人体二维空间谱图，结合同步采集的红外图像，获得两种人体姿态特征表征；然后构建基于MIMO毫米波雷达与红外相机的融合人体姿态重构模型，通过融合人体姿态重构模型实现两种人体姿态特征数据的有效提取与融合，并完成高精度、稳定的人体姿态重构，最终实现人体姿态的稳定感知。

本发明授权MIMO毫米波雷达与红外相机融合的人体姿态重构方法在权利要求书中公布了：1.MIMO毫米波雷达与红外相机融合的人体姿态重构方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.基于MIMO毫米波雷达与红外相机构建同步采集系统，对雷达数据与红外图像进行同步采集，构成人体姿态数据集； 步骤2.对人体姿态数据集中雷达数据进行数据预处理，得到雷达信号预处理人体二维空间谱图；数据预处理的具体过程为： 针对任意一帧雷达数据，首先对原始数据矩阵进行快速傅里叶变换，得到时间-距离谱图；再对时间-距离谱图进行多普勒谱估计，得到距离-多普勒谱图；然后在距离-多普勒谱图上进行二维恒虚警检测，获取所有包含人体目标的距离-多普勒单元，并对每一个包含人体目标的距离-多普勒单元采用最小均方无畸变响应算法进行二维空间谱估计，得到二维空间谱图；最后对所有二维空间谱图进行累积，得到人体二维空间谱图； 时间-距离谱图表示为： ， 其中，表示第个时刻人体目标在第个距离单元上的回波信号强度，表示雷达原始数据矩阵的第行、第列的复数据，为快速傅里叶变换的点数； 距离-多普勒谱图表示为： ， 其中，表示人体目标在第m个距离单元、第k个多普勒单元上的回波信号强度，表示窗函数，表示第个时刻人体目标在第个距离单元上的回波信号强度，为快速傅里叶变换的点数； 二维空间谱估计的具体过程为： 首先，构建MIMO毫米波雷达的天线阵列的导向矢量： ， 其中，表示水平方向的角度，表示垂直方向的角度；表示水平方向的导向矢量，；表示垂直方向的导向矢量，；表示矩阵转置，与分别表示水平方向与垂直方向的通道数量； 然后，对于包含目标的距离-多普勒单元，根据距离-多普勒数据计算自相关矩阵： ， ， 其中，表示包含目标的距离-多普勒单元的单元数据，表示第个通道的距离-多普勒谱在第行、第列的数据；表示求均值运算，表示共轭转置； 则二维空间谱表示为： ， 其中，表示二维空间谱； 步骤3.将人体二维空间谱图与对应红外图像构成输入数据，结合先验人体姿态构建人体姿态训练集； 步骤4.构建基于MIMO毫米波雷达与红外相机的融合人体姿态重构模型并完成训练，融合人体姿态重构模型由红外图像特征提取模块、毫米波雷达特征提取模块、基于注意力机制的特征融合模块以及基于融合特征的姿态重构模块构成，红外图像与人体二维空间谱图对应输入红外图像特征提取模块与毫米波雷达特征提取模块，输出特征经过基于注意力机制的特征融合模块完成融合，融合特征输入基于融合特征的姿态重构模块，得到人体姿态重构结果； 步骤5.采用步骤1中同步采集系统同步采集待测人体目标的雷达数据与红外图像，将数据处理后人体二维空间谱图与红外图像输入训练完成的融合人体姿态重构模型，由融合人体姿态重构模型输出人体姿态重构结果。

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