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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于RFID设备的三维睡姿检测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：CN115660042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211018800.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于RFID设备的三维睡姿检测方法是由陈晓江;董子萱;刘晨;黄丽;王鑫;房鼎益设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RFID设备的三维睡姿检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RFID设备的三维睡姿检测方法：步骤1：部署RFID标签阵列，进行数据收集；同步收集点云数据；步骤2：数据分割和剔除：利用多个时间窗口对步骤1收集到的RFID数据进行分割，统计每个时间窗口的标签阵列信号波动大小来剔除睡眠翻身的数据；步骤3：数据预处理；步骤4：进行数据增强；步骤5：搭建卷积神经网络模型，并进行数据特征提取，进行训练后得到训练好的卷积神经网络模型，将待测试的数据输入模型得到三维睡姿。本发明克服了现有的无线信号不能实现细粒度的三维睡姿的缺陷，和无线信号易受干扰导致的不稳定。

本发明授权一种基于RFID设备的三维睡姿检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RFID设备的三维睡姿检测方法，其特征在于，具体包含以下步骤： 步骤1：部署RFID标签阵列，进行数据收集；同步收集点云数据； 步骤2：数据分割和剔除：利用多个时间窗口对步骤1收集到的RFID数据进行分割，统计每个时间窗口的标签阵列信号波动大小来剔除睡眠翻身的数据； 步骤3：数据预处理，对步骤2得到的每个时间窗口下的数据进行RF图像转换和预处理；将得到的数据分为训练集和测试集； 步骤4：对步骤3得到的训练集中的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵进行数据增强，得到增强后的训练集；具体包括以下子步骤： 步骤4.1：对步骤3中得到的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵做水平镜像； 步骤4.2：对步骤3中得到的数据进行尺寸变换； 步骤4.3：将rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵重复步骤3.5的处理过程，得到增强后的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵；具体操作如下： 通过得到的二值化矩阵中数值1所在的区域，判断睡姿的二维映射空间；然后根据睡姿的二维映射空间寻找睡姿的左右边界范围，对边界外的数据切割，将二值化矩阵从28*21变为28*n，n21；同时，将步骤3.4中得到的rssi矩阵和相位矩阵同步进行切割，得到28*n大小的rssi矩阵和相位矩阵；然后，将得到大小为28*n的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵两侧分别拼接的矩阵，将28*n大小的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵变为28*21大小； 步骤3.4：利用以下两公式，分别对去噪后的rssi矩阵和相位矩阵进行归一化处理，得到归一化后的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵： 其中，为去噪后的标签位置为m,n的rssi值，为去噪后的rssi矩阵的最小值，为去噪后的rssi矩阵的最大值，为去噪后的标签位置为m,n的相位值，为去噪后的相位矩阵的最小值，为去噪后的相位矩阵的最大值； 所述步骤3.5：使用双线性差值的方法，分别对步骤3.4得到归一化后的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵进行两倍上采样，将矩阵的大小扩大为原先的2倍，得到处理后的rssi矩阵、相位矩阵和二值化矩阵；将得到的数据分为训练集和测试集； 步骤5：搭建卷积神经网络模型，并对步骤3和步骤4得到的数据进行数据特征提取，进行训练后得到训练好的卷积神经网络模型，将待测试的数据输入模型得到三维睡姿。

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