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龙图腾网获悉安适锐(天津)科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测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：CN120847748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511340616.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统是由李晓智;康薇;倪嘉辉设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统，具体涉及雷达信号处理技术领域，用于解决多目标共存场景下因点云粘连导致的跌倒误判问题；通过提取目标点云簇的微动时频特征，针对空间邻近目标同步计算微动特征互相关性和多普勒相位随机游走扩散系数，依据互相关性低于分离阈值且扩散系数差异超出生理差异阈值判定独立生物体目标；进而分析各独立目标在跌倒时间窗内的点云空间密度熵值变化率，当变化率超临界值时对点云降权处理，将降权后的时空特征输入卷积神经网络识别跌倒动作；实现在强干扰环境下的高精度跌倒检测。

本发明授权基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法，其特征在于，包括： S1、获取毫米波雷达的原始回波信号，通过调频连续波解调生成三维点云序列； S2、对三维点云序列进行多目标聚类分割分离出独立目标点云簇，并提取每个目标点云簇的微动时频特征； S3、针对空间距离小于设定阈值的相邻目标点云簇，同步计算其微动时频特征的互相关性和多普勒相位信号的随机游走扩散系数，包括： 计算相邻目标点云簇质心间的欧氏距离作为空间距离，筛选出空间距离小于设定阈值的相邻目标点云簇； 获取筛选后的相邻目标点云簇对应的原始回波信号中的同相分量和正交分量； 基于同相分量和正交分量计算相邻目标点云簇各自的多普勒相位信号； 对多普勒相位信号进行时间差分生成相位差分序列； 计算相位差分序列的方差值作为随机游走扩散系数； 提取相邻目标点云簇的微动时频特征中呼吸起伏频率分量和肢体加速度频带分量的时域波形； 计算呼吸起伏频率分量时域波形与肢体加速度频带分量时域波形的互相关系数作为互相关性，通过以下步骤实现： 提取呼吸起伏频率分量时域波形和肢体加速度频带分量时域波形的离散采样点序列； 计算呼吸起伏频率分量时域波形离散采样点序列与肢体加速度频带分量时域波形离散采样点序列的协方差值； 计算呼吸起伏频率分量时域波形离散采样点序列的标准差值和肢体加速度频带分量时域波形离散采样点序列的标准差值； 将协方差值除以呼吸起伏频率分量时域波形离散采样点序列的标准差值与肢体加速度频带分量时域波形离散采样点序列的标准差值的乘积，生成互相关系数作为互相关性； S4、若互相关性低于分离阈值且随机游走扩散系数差异超过生理差异阈值，则判定为不同生物体目标； S5、通过分析各独立生物体目标在跌倒判定时间窗内的点云空间密度分布，生成点云空间密度熵值变化率； S6、当点云空间密度熵值变化率超过临界值时，对当前独立生物体目标的点云数据进行降权处理，并将降权后的点云时空特征输入卷积神经网络进行跌倒动作识别。

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