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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于卷积神经网络的雷达手势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：CN119992649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510044668.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于卷积神经网络的雷达手势识别方法是由孟祥辉;杨自凯;张亚娟设计研发完成，并于2025-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的雷达手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明为基于卷积神经网络的雷达手势识别方法，所述识别方法包括以下内容：获取雷达手势信号，并进行预处理，得到能输入卷积神经网络的图像组成的雷达手势数据集；构建卷积神经网络，所述卷积神经网络包括自适应特征融合卷积模块AFFM、多个自适应均值池化和多个3×3卷积层、以及改进CBAM模块；输入雷达手势特征图到AFFM，再经过3×3卷积层和自适应均值池化处理后输入改进CBAM模块中，改进CBAM模块的输入为上级自适应均值池化的输出，改进CBAM模块的输出与上级自适应均值池化的输出进行逐元素乘操作后，再经过一个自适应均值池化、线性层处理，获得雷达手势识别结果。本发明在不增加参数量与运行时长的情况下，有效增加识别准确率。

本发明授权基于卷积神经网络的雷达手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的雷达手势识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下内容： 获取雷达手势信号，并进行预处理，得到能输入卷积神经网络的图像组成的雷达手势数据集； 构建卷积神经网络，所述卷积神经网络包括自适应特征融合卷积模块AFFM、多个自适应均值池化和多个3×3卷积层、以及改进CBAM模块； 输入雷达手势特征图到自适应特征融合卷积模块AFFM，再经过3×3卷积层和自适应均值池化处理后输入改进CBAM模块中，改进CBAM模块的输入为上级自适应均值池化的输出，改进CBAM模块的输出与上级自适应均值池化的输出进行逐元素乘操作后，再经过一个自适应均值池化、线性层处理，获得雷达手势识别结果； 所述自适应特征融合卷积模块AFFM包括实例归一化层，输入雷达手势特征图经过实例归一化层处理后，分成五个分枝进行处理，其中第一个分枝为1×1卷积操作和ReLU函数，第二个分枝为3×3卷积操作和ReLU函数，第三个分枝为5×5卷积操作和ReLU函数，第四个分枝为1×1卷积操作、ReLU函数和最大池化，第五个分枝为1×1卷积操作和Sigmoid函数；前四个分枝的输出特征沿通道维度进行特征拼接操作处理后与第五个分枝的输出进行逐元素乘操作；之后经过批量归一化层、自适应均值池化层处理后输出最终的融合特征； 所述改进CBAM模块包括空间注意力机制和改进通道注意力机制，所述改进通道注意力机制引入可学习参数α，将通道注意力机制中最大值池化与平均池化的输出特征分别乘以1-α和α，之后再进行相加求和，对求和结果使用1×1的分组卷积整合特征，分组数为输入通道数，最后经过Sigmoid函数处理获得通道注意力C； 以雷达手势数据集训练所述卷积神经网络，以训练后的卷积神经网络进行手势识别。

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