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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别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：CN120372414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510874357.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别方法是由阳召成;沈水楠;初萍设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别方法，属于人员识别的技术领域；步骤如下：步骤1：设置毫米波雷达作为采集装置，使用毫米波雷达采集房间内部的信号，得到采样信号；步骤2：对采样信号进行预处理，进行体动检测和静息平稳状态的判决；步骤3：对静息平稳状态的信号进行短时呼吸起伏模型多维特征提取，具体包括胸腹定位、呼吸信息提取和校正，动态分割特征，胸腹起伏模型特征提取；步骤4：建立长时呼吸起伏特征序列及识别网络，依据已经存储的人员信息对待识别人员提供初步结果；步骤5：对初步结果进行再次决策，得到最终结果。本发明采用上述方法，实现睡眠场景下持续监测，可全天时全天候工作的优点。

本发明授权一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：设置毫米波雷达作为采集装置，使用毫米波雷达采集房间内部的信号，得到回波信号，将回波信号设置为采样信号； 步骤2：对采样信号进行预处理，进行体动检测和静息平稳状态的判决；具体过程如下： 步骤21：对步骤1中的采样信号进行预处理，得到离散回波信号；离散回波信号中的目标对象包括用户和干扰设备；离散回波信号中包括多个采样时刻下的离散信号；分别基于各滑动窗口内的采样时刻下的离散信号，确定与各所述滑动窗口相对应的待使用数据； 步骤22：对于各不同滑动窗口，基于当前滑动窗口以及所述当前滑动窗口之前的滑动窗口所对应的待使用数据，确定所述当前滑动窗口内监测时刻所对应的体动指数；并进行大体动检测； 步骤23：累计长时时间尺度下的体动状态，若时间段内不存在大体动，则判断该时间段为静息平稳状态； 步骤3：对静息平稳状态的信号进行短时呼吸起伏模型多维特征提取，具体包括胸腹定位、呼吸信息提取和校正，动态分割特征，腹部-背部-胸部波动模型特征提取，具体过程如下： 步骤31：对静息平稳状态的信号内的所有短时尺度信息进行有效呼吸特征提取，对胸腹范围进行识别定位和校正； 步骤32：基于胸腹位置定位，对胸腹范围内的所有距离单元提取相位信息，初步提取的全部呼吸相位信息都进行基于角度和距离位置的校正，将雷达接收到的径向方向上的呼吸相位信号转换为实际垂直方向上的人体呼吸相位信号； 步骤33：对于呼吸信息使用动态分割算法提取体现呼吸信号几何信息的动态分割特征，最后选择胸腹范围中心位置的动态分割特征序列，作为当前短时呼吸信号采样特征； 步骤34：构建了腹部-背部-胸部波动模型，并进行特征提取，对胸腹范围各距离单元的吸气和呼气深度，补充了当前睡眠姿势的描述，采用动态分割特征和腹部-背部-胸部波动模型特征组成短期呼吸波动模型的多维特征，表征睡眠期间的短期姿势信息及其对应的代表性呼吸信息； 步骤4：建立长时呼吸起伏特征序列及识别网络，依据已经存储的人员信息对待识别人员提供初步结果； 步骤5：对初步结果进行再次决策，得到最终结果。

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