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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于多域谱图与多分辨率融合的毫米波雷达手势识别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：CN116184394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310018139.8，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于多域谱图与多分辨率融合的毫米波雷达手势识别方法及系统是由陈川;范孝冬;贾勇;张葛祥;杨强设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多域谱图与多分辨率融合的毫米波雷达手势识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的基于多域谱图与多分辨率融合的毫米波雷达手势识别方法及系统，针对人体手势的雷达回波信号，通过对信号进行短时傅里叶变换、脉冲压缩处理、二维快速傅里叶变化、最小方差无畸变响应波束形成算法处理，生成四类蕴含不同物理意义且存在互补特征的雷达谱图，并根据构建基于二维卷积网络与多分辨率融合模块串联的手势识别网络，从而实现人体手势动作识别，该网络针对雷达多域谱图，将其划分四类不同域下的雷达特征谱图，该方法能够实现数据有限条件下更为全面、充分的雷达多域特征表达，二维卷积网络具有较强的特征提取能力，且多分辨率融合模块能够获取多分辨率的特征张量，具有较高的人体手势动作识别率。

本发明授权基于多域谱图与多分辨率融合的毫米波雷达手势识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多域谱图与多分辨率融合的毫米波雷达手势识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 1确定雷达检测区域内的需要检测的目标； 2采集目标返回的雷达回波信号，针对同一目标同一手势生成多类雷达谱图，所述雷达谱图为蕴含不同物理意义且存在互补特征的雷达谱图，并根据不同目标不同手势构建数据集；所述多类雷达谱图包括时间-频率谱图、时间-距离谱图、时间-速度谱图、时间-角度谱图； 3构建手势识别网络，所述手势识别网络为由并行二维卷积网络和多分辨率模块构成的复合神经网络，用于融合多类雷达谱图得到融合特征并根据融合特征进行目标手势分类，利用数据集对手势识别网络进行训练和测试；所述手势识别网络包括线性投影层、特征抽象层、多分辨率特征融合层、语义信息提取层、互补特征融合层、分类器； 4将融合特征输入到手势识别网络对目标手势进行分类，判断目标的手势动作；若检测到预设手势，则进入步骤5；若未检测到预设手势，则返回步骤4；所述预设手势包括向左挥手、向右挥手、向上挥手、向下挥手及向前推手势； 5发送识别的手势信息。

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