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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位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：CN113848535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111150705.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位方法是由孙力娟;郭建业;尚红梅;韩崇;郭剑;王娟;王菁;孙苏云;陈入钰;相亚杉设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位方法在说明书摘要公布了：一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位方法，使用双目摄像机采集深度点云数据，运用人体姿态估计算法从深度点云数据中提取出人员目标空间坐标数据；将空间坐标数据作为标签，毫米波雷达采集的回波数据作为输入，实现对Hourgalss神经网络的跨监督学习训练；使用毫米波雷达采集雷达回波数据，将雷达回波数据输入训练好的Hourglass神经网络，预测出基于Hourglass神经网络的人员坐标，再使用AOA定位算法对雷达信号处理，计算出基于AOA算法的人员坐标，最后融合两种方式计算出人员坐标得出最终人员定位结果。本发明可以大大提高人员定位精度，从而达到仅使用毫米波雷达就可以同时拥有商用双目摄像机的高角度定位精度和毫米波雷达的高距离定位精度的效果。

本发明授权一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位方法，其特征在于：具体包含以下步骤： 步骤1，双目摄像机获取待测区深度数据矩阵Depth和RGB图像矩阵IMG，毫米波雷达设备并行地获取回波数据D0； 步骤2，使用人体姿态估计算法从IMG中计算18个人体关键点的像素坐标，根据像素坐标从深度图像Depth中获取18个人体关键点的空间笛卡尔坐标并计算均值X,Y作为人员坐标； 步骤3，对雷达回波数据D0使用AOA算法，得range-angle图； 步骤4，将人员坐标X,Y作为标签，range-angle图作为输入数据，训练输入Hourglass卷积神经网络，得到准确的雷达回波模型M； 步骤5，毫米波雷达设备获取雷达回波数据D1，对雷达回波数据D1做AOA算法，得range-angle图，输入雷达回波模型M，预测得待测区人员笛卡尔坐标XM,YM，并将XM,YM进行坐标变换得到雷达极坐标系下的人员坐标RM,θM，RM为基于Hourglass的人员距离，θM为基于Hourglass的人员方向角； 步骤6，对步骤5得到的range-angle图使用OS-CFAR算法去噪后使用DBSCAN聚类算法对人员反射信号点分簇，提取每一簇的中心row,col后通过坐标映射计算出人员在雷达极坐标系中的坐标Rradar,θradar； 步骤7，对Rradar,θradar与RM,θM使用KM加权二分图匹配算法，输出最终人员坐标R'radar,θ'M。

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