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龙图腾网获悉德心智能科技(常州)有限公司申请的专利基于毫米波雷达的轻量化AI人员感知方法及系统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：CN120195652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510672610.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于毫米波雷达的轻量化AI人员感知方法及系统是由杨绍分设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达的轻量化AI人员感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于毫米波雷达的轻量化AI人员感知方法及系统，涉及人员感知技术领域，包括通过对毫米波回波信号进行相位补偿、幅度校准和双向联合滤波处理，构建三维空间点云数据。然后，基于点云数据构建空间分布矩阵，计算点云簇中心位置，并建立自适应采样半径提取点云特征，计算运动矢量和姿态参数。最后，将运动矢量和姿态参数输入双重门限判决模块，判断目标区域是否存在人员，并基于点云簇中心位置生成人员位置热力图，输出人员感知结果。本发明降低了计算复杂度，提高了人员感知的实时性和准确性，适用于智能家居、安防监控等场景。

本发明授权基于毫米波雷达的轻量化AI人员感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的轻量化AI人员感知方法，其特征在于，包括： 采集目标区域的毫米波回波信号，对所述毫米波回波信号进行相位补偿和幅度校准得到校准信号，将所述校准信号按照距离维度和角度维度进行双向联合滤波处理得到滤波后的回波数据，根据所述滤波后的回波数据构建三维空间点云数据； 构建三维空间点云数据的径向密度分布矩阵，基于所述径向密度分布矩阵的梯度变化计算每个点的自适应搜索半径，在所述自适应搜索半径内提取相邻点集，计算相邻点集中点对之间的距离差值和角度差值； 构建双层权重调制函数，所述双层权重调制函数的第一层权重系数由径向密度分布矩阵的变化率确定，第二层权重系数由角度差值的分布一致性确定，将所述距离差值和角度差值输入双层权重调制函数得到权重特征，基于所述权重特征构建空间分布矩阵； 对所述空间分布矩阵进行特征分解得到主特征子空间和次特征子空间，将所述主特征子空间和次特征子空间映射至拓扑特征网络，计算所述拓扑特征网络的层次熵得到多维特征向量，利用所述多维特征向量将三维空间点云数据划分为多个点云聚类簇； 在每个点云聚类簇内构建密度梯度优化函数，将所述多维特征向量和径向密度分布矩阵输入密度梯度优化函数，计算点云聚类簇内任意点对之间的密度差值，基于所述密度差值确定密度上升方向，通过迭代更新搜索位置直至收敛得到局部密度最大值位置，将所述局部密度最大值位置确定为点云簇中心位置； 以所述点云簇中心位置为基准点构建形变核函数，计算基准点邻域内的局部曲率分布，将所述局部曲率分布映射为所述核函数的形变参数，根据所述形变参数调整所述核函数的形态得到自适应采样半径，在所述自适应采样半径范围内构建特征分布张量，提取所述特征分布张量的主特征分量，将所述主特征分量与多维特征向量组合得到点云动态特征； 构建特征传播网络，将所述点云动态特征输入特征传播网络，识别连续时间帧中对应特征点的空间位置，计算所述对应特征点之间的位移得到特征点运动矢量，对所述特征点运动矢量进行流形约束优化得到目标对象的姿态参数；将所述运动矢量和姿态参数输入双重门限判决模块，通过所述双重门限判决模块分别计算速度门限值和姿态门限值，当所述运动矢量大于所述速度门限值且所述姿态参数大于所述姿态门限值时，确定目标区域存在人员，并根据所述点云簇中心位置生成人员位置热力图，基于所述人员位置热力图输出人员感知结果。

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德心智能科技(常州)有限公司，其通讯地址为：213017 江苏省常州市天宁区北塘河东路17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”。