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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于2D激光雷达及惯性感测数据的人物辨识方法及设备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：CN115273144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210800045.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于2D激光雷达及惯性感测数据的人物辨识方法及设备是由张凌燕;曾煜棋设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于2D激光雷达及惯性感测数据的人物辨识方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于2D激光雷达及惯性感测数据的人物辨识方法及设备，利用2D激光雷达实时获取周围环境的点云数据；通过对2D点云数据进行背景移除、聚类和曲线拟合得到人物点阵，并定位到人物坐标；利用人物所佩戴的穿戴式装置获取人物的身份信息和惯性感测数据；从点云数据和惯性感测数据中分别提取出人的行为特征序列；对两组行为特征序列进行归一化，并基于两组行为特征序列的相似度进行短期配对；利用历史信息纠正短期配对偏差，得到稳定的长期配对和人物辨识结果。本发明结合了2D激光雷达在局部定位和穿戴式装置在移动感知上的优势，实现了无光源、无影像、隐私保护等多种场景下的人物辨识。

本发明授权基于2D激光雷达及惯性感测数据的人物辨识方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于2D激光雷达及惯性感测数据的人物辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用2D激光雷达实时获取环境的2D点云数据；获取人物的身份信息和惯性感测数据； S2、对2D点云数据进行预处理； S3、从预处理后的2D点云数据和惯性感测数据中分别提取出人的行为特征序列； 步骤S3的具体实现过程包括： 从预处理后的2D点云数据中获取人物的最近轨迹，提取人的第一行为特征序列，其中第一行为特征序列包括：移动特征、朝向特征、加速度特征、转向特征；其中，最近轨迹获取过程包括：设为第帧时点集的轨迹集合，若中点集数量不少于m个，则选取轨迹最近的m个点集组成序列；否则，将轨迹中全部点集组成序列，并填充坐标为空的空点集，直至中点集数量为m； 从可穿戴装置中获得人物的惯性感测数据，从惯性感测数据中提取人的第二行为特征序列，其中第二行为特征序列包括：移动特征、朝向特征、加速度特征、转向特征； S4、对S3获取的两组行为特征序列分别进行归一化，并基于两组行为特征序列的相似度，进行短期配对； 步骤S4的实现过程包括： 采用动态时间规整方法计算两组行为特征序列的相似度；,分别表示提取的两组行为特征序列； 得到所有人物点阵和穿戴式装置的一个相似度矩阵，其中和J分别表示在时间间隔内从激光数据和惯性数据中侦测到的人物个数，令，对于每个穿戴式装置，采用如下方差公式计算该装置配对的置信度；其中为人物点阵与的相似度序列，即;选择当前置信度最高的穿戴式装置，在相似度矩阵中第j列中选择数值最大的行，选择该行所代表的点集组成配对，将配对结果加入到短期配对结果中；然后从相似度矩阵中删除行和列，并选择下一个置信度最高的穿戴式装置依次进行配对，直到全部配对完成，得到所有的短期配对结果； S5、利用历史信息纠正短期配对偏差，得到稳定的长期配对结果和人物辨识结果。

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