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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置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：CN116338680B 。

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：202310293640.5，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置是由渠晓东;杨小鹏;高炜程;孟昊宇;张定设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置，本发明针对频率步进雷达数据,结合基于核距离的超分辨多普勒估计模型、轻量化非锚点单阶段目标检测网络模型、轻量化分类网络模型构建具有多尺度特征信息挖掘能力的轻量化深度神经网络，通过同步提取复杂穿墙环境中人体的平动信息和产生的μ‑D特征，并糅合两种尺度的信息进行判决识别，最终给出穿墙雷达人体运动识别结果；本发明方法能够实现较高的识别准确率，且由于其子模块的搭建方法均基于轻量化模型，使得算法整体的计算成本大幅下降。

本发明授权一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取穿墙雷达人体行为回波的原始图像，对所述原始图像进行预处理得到频率步进雷达数据，包括墙后人体运动的平动信息及微多普勒特征；所述预处理包括数据增强、杂波及噪声抑制； 步骤二、将频率步进雷达数据输入到人体平动信息特征提取模块的骨干CNN中，依次通过四层的卷积、池化、层间归一化及高效注意力加权后，得到含有部分墙体杂波和人体运动多普勒特征的频率步进雷达数据热力图；将所述热力图输入到四层FPN中，其中各层的尺度为前一层的12，利用高效注意力模块进一步加权，再利用检测头将图像映射为包含分类和回归框信息的两个向量中；最后，求解各回归框的中心点，并利用基于Lagrange插值的曲线拟合方法，在频率步进雷达数据图像上进行曲线标注，所得标注图像即为人体平动信息； 所述人体平动信息特征提取模块包括四部分：提取特征部分的骨干CNN，网络颈使用FPN，各部分连接处嵌入高效注意力模块，检测头使用一个分类分支和回归分支； 步骤三、将步骤一生成的频率步进雷达数据及步骤二生成的频率步进雷达数据热力图做DTOF扫描，并利用回波幅度的可疑目标是否存在实现参数估计，然后再聚焦于可疑物体使用微多普勒时频分析方法分析目标特征；参数估计过程中各变量均引入高斯核概率函数；对于估计结果落在人体运动速度范围内的像素点进行标注并输出，该输出点迹图像即为人体运动的微多普勒特征； 步骤四、针对步骤二和步骤三生成的人体平动信息及微多普勒特征图，利用图像拼接的方法生成特征数据集，基于所生成的特征数据集，利用轻量化卷积神经网络进行判决识别，最终给出穿墙雷达人体行为识别结果。

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