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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于毫米波雷达的多人实时动作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：CN116883706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310875227.X，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于毫米波雷达的多人实时动作识别方法是由周瑞;张宏旺;刘辰旭;徐睿;匡平设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的多人实时动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于毫米波雷达的多人实时动作识别方法，通过接收识别环境中反射的毫米波信号并对实时采集的点云数据和多普勒数据进行处理从而进行多人动作识别，通过连续两帧之间检测对象数目的关系消除短暂鬼影，并有效感知新对象的出现，然后通过鬼影镜面特性，对新出现的对象进行连续多帧的鬼影消除，从而消除连续鬼影。本发明以动作的持续序列为基础，将多个检测对象的多普勒数据进行分割。局部切割使得数据视野更聚焦于动作，更直观反映动作随时间的位置变化，从而有利于动作识别。本发明依据强度最大的速度索引值，计算检测对象的真实速度，从而压缩多普勒数据中的速度维度，从而减少神经网络的参数数量，降低计算复杂度。

本发明授权一种基于毫米波雷达的多人实时动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的多人实时动作识别方法，其特征在于，在动作识别环境中部署一个毫米波雷达，发射调频连续毫米波信号，接收识别环境中反射的毫米波信号并对实时采集的点云数据和多普勒数据进行处理从而进行多人动作识别，具体识别处理过程如下： 步骤1、对点云数据进行聚类，形成多个点簇，每个点簇代表一个检测对象；计算每个点簇的中心点，一个点簇对应一个检测对象，一个点簇的中心点作为该检测对象的位置； 步骤2、基于点云数据消除鬼影： 从第2帧数据开始基于点云消除鬼影；定义四个集合变量：当前检测人物CP、上一帧检测人物LP、当前捕获人物CC和上一帧捕获人物LC；检测人物为还未进行点云消除鬼影的检测对象，捕获人物为完成了点云消除鬼影的检测对象；CP、LP、CC和LC均通过序列表示，序列中每一个元素对应一个检测对象的信息向量，信息向量中包括检测对象的坐标信息与能量强度；第一帧只能得到CP，设置CC＝CP； 2-1根据连续两帧的检测对象的数量Num完成连续两帧点云数据中的短暂鬼影的消除处理： 1NumCP＝NumLP：以CP为基准使用匈牙利算法进行一一匹配，获得匹配后的编号序列Index＝HungarianCP,LP，再利用CP更新CC，CC＝CP，之后，进入步骤3； 2NumCPNumLP：以LP为基准使用匈牙利算法进行一一匹配，获得Index＝HungarianLP,CP，再用CP中与LP有对应匹配的部分来更新CC，之后，进入步骤3； 3NumCPNumLP：引入上一帧捕获人物LC来对比LC和CP，再分为以下三种情况： aNumLC＝NumCP：以CP为基准使用匈牙利算法进行一一匹配，获得Index＝HungarianCP,LP，再利用CP更新CC，之后，进入步骤3； bNumLCNumCP：之后以CP为基准使用匈牙利算法进行一一匹配，获得Index＝HungarianCP,LP，再利用CP更新CC，通过上一帧Indexlast的输出和当前帧Index的输出之间的差集来找到离开的检测对象的编号集合Indexleft：Indexleft＝Indexlast-Index；之后停止更新Indexleft所对应的检测对象，进入步骤3； cNumLCNumCP：以CP为基准使用匈牙利算法进行一一匹配，获得Index＝HungarianCP,LP，再利用CP更新CC，通过当前帧Index的输出和上一帧Indexlast的输出之间差集找到新出现的检测对象的编号集合Indexnew：Indexnew＝Index-Indexlast，之后，进入步骤2-2； 2-2消除连续多帧点云数据中的持续鬼影： 对于每个新出现的检测对象编号new∈Indexnew，通过该检测对象在上一帧中的位置xlast,ylast,zlast以及检测对象在当前帧中的位置x,y,z计算该新出现的检测对象的位置变化Mnew： Mnew＝xlast-x，ylast-y，zlast-z 再将新出现的检测对象new的位置变化Mnew与所有已有检测对象i的位置变化Mi进行比较，其中i表示已有检测对象编号，i∈Index-Indexnew；当Mnew和Mi的三个维度中仅存在1个数值符号相反的维度，并且新出现的检测对象new的能量强度小于已有对象i的能量强度时，则在CC中删除该新出现的检测对象new，否则，保持CC，进入步骤3； 步骤3、以当前捕获人物CC为基准，读取所有检测对象的位置信息；再以每个检测对象的位置为基准，将该检测对象限制在索引长度为设置的空间范围内，从全局多普勒数据中分离出该检测对象的局部三维多普勒数据； 步骤4、对局部多普勒数据进行压缩，压缩后的局部多普勒数据作为该检测对象的特征用于后续的动作识别模型训练与实时多人动作识别。

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