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龙图腾网获悉江苏通云交通发展有限公司申请的专利基于时频域与深度CNN的毫米波雷达人员感知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：CN121165058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511677212.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于时频域与深度CNN的毫米波雷达人员感知方法是由黄健;王卫;周路;崔晨芯;程叶嘉;叶静怡;刘钊设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频域与深度CNN的毫米波雷达人员感知方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时频域与深度CNN的毫米波雷达人员感知方法，涉及雷达信号处理技术领域，包括对毫米波雷达回波信号进行预处理、谱图转换和增强；利用残差结构的深度可分离卷积提取空间特征，结合双树复小波变换和注意力增强的空洞卷积提取时频特征，并通过光流估计和三维卷积提取运动特征，将三者进行自适应融合；构建动态时空推理网络，利用递归神经张量网络、非局部神经网络和可变形卷积获取关键时空特征，提取多尺度特征并进行对抗特征对齐，通过基于胶囊网络的动态路由机制完成人员目标分类。本发明能够有效抑制杂波干扰，充分利用空间、时频和运动信息，实现对人员目标的精准感知，提高分类准确率。

本发明授权基于时频域与深度CNN的毫米波雷达人员感知方法在权利要求书中公布了：1.基于时频域与深度CNN的毫米波雷达人员感知方法，其特征在于，包括： 利用毫米波雷达采集人员目标回波信号并预处理得到预处理信号，对预处理信号执行二维快速傅里叶变换获得距离‑多普勒谱图，采用递归阈值分割算法进行杂波抑制得到目标谱图，将目标谱图转换为三维特征张量，经压缩与增强处理得到增强特征图像； 对增强特征图像进行并行特征提取，分别得到空间特征、时频特征和运动特征，采用自适应特征融合模块对空间特征、时频特征和运动特征进行注意力权重分配得到目标特征向量； 采用递归神经张量网络对目标特征向量进行迭代分解得到关联特征，通过非局部神经网络构建特征关联图并结合可变形卷积网络提取关键时空特征，对关键时空特征进行多尺度分解并采用对抗特征对齐网络消除分布差异，基于胶囊网络的耦合权重路由完成人员目标分类，包括： 构建递归神经张量网络，将目标特征向量通过张量和偏置向量映射至张量空间，并通过非线性激活函数迭代递归分解，当特征变化量小于预设变化量阈值时终止迭代，得到关联特征； 将关联特征输入非局部神经网络构建非局部特征关联图；基于非局部特征关联图中的边权重对关联特征进行加权聚合得到加权特征，将加权特征输入可变形卷积网络，计算卷积核采样位置的偏移量，根据偏移量调整卷积核位置进行卷积运算，得到关键时空特征； 对关键时空特征进行多尺度特征分解，构建包含特征提取器和特征判别器的对抗特征对齐网络，通过特征判别器对源域特征图和目标域特征图进行场景分类得到判别损失，特征提取器基于判别损失进行迭代对抗训练，得到特征分布一致的对齐特征； 将对齐特征输入胶囊网络的低层胶囊，计算与高层胶囊的耦合系数并归一化得到路由权重，根据路由权重对低层胶囊的输出特征加权求和，通过非线性压缩函数对加权求和的结果进行映射，得到高层胶囊的输出特征，确定目标分类。

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