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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于毫米波雷达的多人姿态估计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：CN118865446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202410972211.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于毫米波雷达的多人姿态估计方法是由冯玥瑄;周渝林;王朝;吴超;回晓楠;章献民设计研发完成，并于2024-07-19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姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达的多人姿态估计方法，具体步骤为：获取原始多人点云数据以及实时关节点数据，并对两者进行校准，使得两者在相同的三维空间坐标系下，得到实时关节点的三维坐标并作为标签数据；利用基于密度的聚类算法处理原始多人点云数据，去除噪声点并分离点云，得到分离后的多人点云数据，用于构建数据集；对待处理的独立点云数据进行预处理后，将预处理的独立点云数据输入到经过训练的基于点云的姿态估计神经网络，得到实时关节点的三维坐标预测值；所述姿态估计神经网络由空间嵌入层、第一特征提取层、第二特征提取层、全局特征提取层以及多分支的全连接层依次级联而成，所述姿态估计神经网络在所述数据集上训练。

本发明授权一种基于毫米波雷达的多人姿态估计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姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取原始多人点云数据以及实时关节点数据，对原始多人点云数据以及实时关节点数据进行校准，使得原始多人点云数据以及实时关节点数据在相同的三维空间坐标系下，得到实时关节点的三维坐标，将实时关节点的三维坐标作为标签数据； S2.利用基于密度的聚类算法处理原始多人点云数据，将原始多人点云数据中的噪声点去除并将每个人的点云分离，得到分离后的多人点云数据，分离后的多人点云数据中包含每个人的独立点云数据，由每个人的独立点云数据和标签数据构建数据集； S3.对待处理的独立点云数据进行预处理，得到预处理的独立点云数据，将预处理的独立点云数据输入到经过训练的基于点云的姿态估计神经网络，得到实时关节点的三维坐标预测值；所述姿态估计神经网络由空间嵌入层、第一特征提取层、第二特征提取层、全局特征提取层以及多分支的全连接层依次级联而成，所述姿态估计神经网络在所述数据集上训练； 步骤S1中，在获取原始多人点云数据以及实时关节点数据时，预先部署好毫米波雷达和Kinect传感器设备，由毫米波雷达获取原始多人点云数据，由Kinect传感器设备获取实时关节点数据； 步骤S1中，在对原始多人点云数据以及实时关节点数据进行校准时，将原始多人点云数据作为参考，将实时关节点数据以坐标平移的方式转换到原始多人点云数据的三维空间坐标系下，坐标平移的距离与毫米波雷达和Kinect传感器设备之间的空间距离相等； 步骤S1中，实时关节点数据总共21个，包括：脊椎底部、脊椎中部、颈部、头部、左肩、左肘、左腕、左手、右肩、右肘、右腕、右手、左髋、左膝、左踝、左脚、右髋、右膝、右踝、右脚和肩部中心； 步骤S3中，所述预处理的具体过程为：由属于预设时间段内的待处理的独立点云数据组成点云序列，对点云序列进行滑动窗口处理，将预设窗口长度范围内的待处理的独立点云数据相加，相加结果作为得到待处理的融合点云，将待处理的融合点云填充至预设大小，填充时不足的部分使用待处理的独立点云数据中心点补足，得到预处理的独立点云数据； 步骤S3中，多分支的全连接层共有21分支，每个分支用来预测一个实时关节点的三维坐标，每个分支的输出结果为一个实时关节点的三维坐标预测值。

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