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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利姿态检测方法及其模组、毫米波雷达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：CN116482639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310423427.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权姿态检测方法及其模组、毫米波雷达是由张远设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本姿态检测方法及其模组、毫米波雷达在说明书摘要公布了：本申请提供了一种姿态检测方法，包括：接收目标物体的毫米波点云数据；将毫米波点云数据转换为二维深度图；将二维深度图输入目标模型以得到目标物体的关键点坐标，目标模型根据源模型迁移学习得到，源模型包含识别关键点的知识；以及根据关键点坐标得到目标物体的姿态。此外，本申请还提供了一种姿态检测模组和毫米波雷达。本申请提供的姿态检测方法能够在保护被监测人隐私的情况下检测人体的姿态。

本发明授权姿态检测方法及其模组、毫米波雷达在权利要求书中公布了：1.一种姿态检测方法，其特征在于，所述姿态检测方法包括： 接收目标物体的毫米波点云数据； 将所述毫米波点云数据转换为二维深度图； 将所述二维深度图输入目标模型以得到所述目标物体的关键点坐标，其中，所述目标模型根据源模型迁移学习得到，所述源模型将知识迁移到初始模型以得到所述目标模型；所述源模型包含识别关键点的知识，能够对输入图像的关键的位置进行标注，所述源模型接收所述输入图像后即可输出包含所述输入图像关键点知识的输出结果；所述初始模型的结构与所述源模型的结构基本一致，将与所述输入图像对应的深度图输入所述初始模型，所述初始模型输出相应结果，并通过第一损失函数逐步学习所述源模型的关键点识别能力；所述第一损失函数是基于所述输出结果与所述相应结果之间的差异构建；以及 根据所述关键点坐标得到所述目标物体的姿态； 其中，所述姿态检测方法还包括：将输入图像输入域适应网络以得到第三输出结果，并根据所述第三输出结果计算第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数计算目标损失函数；以及根据所述目标损失函数对所述初始模型进行迭代训练以得到所述目标模型； 其中,将所述输入图像为摄像图片，将所述摄像图片输入特征提取网络以得到摄像特征图，其中，所述摄像特征图包括若干特征向量；将所述摄像特征图输入所述域适应网络以得到所述第三输出结果，其中，所述第三输出结果包括若干输出向量；以及根据所述特征向量和所述输出向量计算所述第二损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北方工业大学，其通讯地址为：100000 北京市石景山区晋元庄路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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