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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于4D毫米波雷达的人体姿势行为识别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：CN119920016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510406828.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于4D毫米波雷达的人体姿势行为识别方法是由刘全利;高贵星;王伟设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于4D毫米波雷达的人体姿势行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及姿势识别领域，提供一种基于4D毫米波雷达的人体姿势行为识别方法，方法包括：通过4D毫米波雷达获取待识别点云数据，所述待识别点云数据包括人体姿势信息；将所述待识别点云数据进行零填充得到人体姿势向量；基于所述人体姿势向量生成全连接图；使用以多层感知机为核心的图卷积模型对所述全连接图的顶点特征进行若干次迭代更新；将更新后的所述顶点特征进行融合，得到人体姿势识别结果。用以解决相关技术中使用摄像头进行人体姿势识别时对隐私泄露的风险，本申请的方案中可以获取目标的点云数据，对点云数据进行多次数据处理可以得到更为精准的人体姿势识别结果。

本发明授权一种基于4D毫米波雷达的人体姿势行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4D毫米波雷达的人体姿势行为识别方法，其特征在于，包括： 通过4D毫米波雷达获取待识别点云数据； 基于对所述待识别点云数据的零填充，得到人体姿势向量； 基于所述人体姿势向量生成全连接图； 将所述全连接图输入以多层感知机MLP为核心的图卷积模型，获得所述图卷积模型输出的更新后的顶点特征、边特征以及全局特征； 将更新后的所述顶点特征、边特征以及全局特征进行融合，得到人体姿势识别结果； 图卷积模型符合如下公式： ； 其中，为硬激活函数，为自注意机制，Q、K和V为查询、键和值矩阵，为全局信息，表征边的重要程度，为边信息，S表示聚合后的输出信息，W和b分别表示权重和偏差矩阵，代表sigmoid激活函数，代表新旧信息的比例权重； 所述通过4D毫米波雷达获取待识别点云数据，包括： 获取原始点云数据，对所述原始点云数据进行滤波处理； 将滤波处理后的所述原始点云数据进行聚类，确定人体姿势的识别范围； 将所述识别范围之外的原始点云数据剔除，得到所述待识别点云数据； 所述将滤波处理后的所述原始点云数据进行聚类，确定人体姿势的识别范围，包括： S1、先设定一个左右两侧的最小的检测范围，，。初始化时将点云左右两侧分割界限初始化为对应两侧最小检测范围，如下公式所示： ； ； S2、使用DBSCN聚类算法对当前帧的点云进行聚类，根据前后帧获得当前的动作表示; S3、依次遍历当前帧每一簇对应的3Dbox框，判断当前遍历到的3Dbox框是否在内； S4、若当前查看的3Dbox框在范围内，则根据当前的3Dbox框的Y轴范围对点云范围进行修改，使得点的信息进行更改，如下公式所示： ； ； 其中的为3Dbox框的左边界，为3Dbox框的右边界； S5、若当前查看的3Dbox框不在内，则继续S3步继续遍历。

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