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龙图腾网获悉四川工程职业技术大学申请的专利一种基于多特征融合的毫米波雷达人体跌倒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：CN120643202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511141685.6，技术领域涉及：A61B5/0507；该发明授权一种基于多特征融合的毫米波雷达人体跌倒检测方法是由高东璇;陈昌海;周大翠设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的毫米波雷达人体跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合的毫米波雷达人体跌倒检测方法,包括：从各雷达获取原始点云帧，进行时间戳校准与空间坐标系转换；对每帧点云执行噪声滤波、地面分割及人体点云提取；将预处理后点云分为静态簇与动态簇；过滤虚假动态簇；提取剩余动态簇集合，采用跟踪算法对人体动态簇在连续帧中进行标识与跟踪；从跟踪的人体簇中，提取校正后的时序特征；将时序特征输入预训练的深度时序网络，学习跌倒时序依赖关系，输出异常指标；与异常指标进行多源融合，得到综合指标判断是否触发报警。能适应复杂居家环境、提升检测准确性与实时性、减少误报漏报。

本发明授权一种基于多特征融合的毫米波雷达人体跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的毫米波雷达人体跌倒检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.数据采集与预处理：从各雷达获取含距离、速度、反射强度的原始点云帧，进行时间戳校准与空间坐标系转换；对每帧点云执行噪声滤波、地面分割及人体点云提取，得到干净数据； S2.动态聚类：基于自适应邻域半径的密度聚类算法，将预处理后点云分为静态簇与动态簇； S3.多径虚假簇过滤：利用时序特征和多雷达融合信息，过滤由多径反射引起的虚假动态簇； S4.时序跟踪：提取剩余动态簇集合，采用跟踪算法对人体动态簇在连续帧中进行标识与跟踪，确保特征计算的连续性； S5.时序特征提取：从跟踪的人体簇中，提取校正后的质心高度、速度、加速度及事件持续时间作为时序特征； S6.深度时序模型处理：将时序特征输入预训练的深度时序网络，学习跌倒时序依赖关系，输出异常指标； S7.姿态数据融合：结合视觉设备获取的骨骼关键点及姿态角度，与异常指标进行多源融合，得到综合指标； S8.跌倒报警判定与输出：根据综合指标判断是否触发报警，若触发则发送提醒并记录相关信息。

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