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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利基于LoRa自适应模型的井下限员区域人员计数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：CN119226881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411248895.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于LoRa自适应模型的井下限员区域人员计数方法是由尹雨晴;逯怡静;赵春晖;林涛;兰日霞;陈朋朋设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LoRa自适应模型的井下限员区域人员计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LoRa自适应模型的井下限员区域人员计数方法，将计数系统的信号发射器和信号接收器部署在煤矿井下人员限制区域，信号接收器用于接收信号发射器发射的包含有区域环境及所有人员的静态和活动信号的LoRa信号，部署方式简单、矿井工作人员无需佩戴任何设备；信号接收器使用两根天线接收信号并结合信号商和多频率跳频，可扩展信号维度、丰富信号数据；对接收的原始LoRa信号进行降采样、并提取振幅数据，重新排列后进行归一化处理，构建基于域对抗的轻量级神经网络模型，对模型进行训练和测试，即可用于人员数量的准确计数，能够对井下人员限制区域人员计数实现较理想的准确性和可靠性。

本发明授权基于LoRa自适应模型的井下限员区域人员计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LoRa自适应模型的井下限员区域人员计数方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1，将计数系统的信号发射器和信号接收器固定部署在井下巷道作业人员限员区域，信号发射器用于发射线性调频LoRa信号，信号发射器包括与供电器电连接的一个LoRa节点和一个定向天线，信号接收器用于接收信号发射器发射的包含有区域环境及所有人员的静态和活动信号的LoRa信号，信号接收器包括与供电器电连接的软件无线电平台以及均接收LoRa信号的接收天线Ⅰ和接收天线Ⅱ两个接收天线，信号发射器和信号接收器固定部署完毕后启动信号发射器和信号接收器；Step2，建立人员数量与振幅之间的映射关系，控制LoRa节点在工作频段内多频率跳频循环发射信号，通过信号接收器的两个接收天线接收信号发射器的定向天线发射的LoRa信号，利用信号商产生新的LoRa信号，并且对多个频率下的接收信号数据进行采集，获得的LoRa接收信号矩阵表示为： 其中：矩阵的每一行分别代表接收天线Ⅰ、接收天线Ⅱ和信号商的信号数据；矩阵的每一列分别代表不同频率下的信号数据；f代表频率的数量；Step3，先对采集的LoRa信号进行预处理，利用降采样方法对采集到的LoRa信号进行划分，提取原始信号的振幅信息，并且将划分后的振幅信号重新排列组合进行标准化处理，再对预处理后的数据进行加标签以及划分训练集和测试集，并进行训练；Step4，对数据进行特征提取、并构建基于域对抗的轻量级煤矿井下限员区域人员计数模型，对其进行训练和测试，得到当前区域人员具体数目；对数据进行特征提取时，从源域和目标域的原始数据中提取深层特征的特征提取模块包括1个1D卷积块和2个1D倒残差块，特征提取模块的输入大小为3×S×f，卷积块包括卷积层、BN层和ReLU层，卷积块的内核大小为2、步长为1；采用ReLU6作为激活函数，其函数定义如下：ReLU6＝minmax0,x,6式中：x是前一层的输出向量或者是原始输入向量；倒残差块的第一层是1×1的卷积，将先前提取到的特征进行升维映射到高维空间，通过第二层的深度卷积，对每个输入通道应用单个卷积滤波器来执行轻量级滤波，接着是第三层1×1点卷积，负责通过计算输入通道的线性组合来创建新特征，数学表达式表示如下：Y＝ffX*W1*W2*W3式中：f.是激活函数；X是输入特征图；W1是1×1卷积的权重矩阵；W2是深度可分离卷积的权重矩阵；W3是1×1卷积的权重矩阵；Y代表最终输出特征图；每个卷积层后面都跟着一个BN层；构建基于域对抗的轻量级煤矿井下限员区域人员计数模型时，采取域对抗的方法解决跨时域问题，具体的：在特征提取模块之后加入一个域鉴别器，并通过一个梯度反转层与特征提取模块连接；对于来自源域的带标签数据，网络通过最小化类别预测器的损失来学习如何准确地进行类别预测；域鉴别器处理来自源域和目标域的所有数据，域鉴别器首先判断传入的信息是来自源域还是目标域、并计算相应的损失；然后梯度反转层将反转域鉴别器的梯度传递给特征提取模块，从而特征提取器学习到的特征使得域鉴别器无法正确判断数据的域来源；最终，当域鉴别器无法再区分源域样本和目标域样本时，特征提取模块完成任务；然后把对抗得到的域数据特征通过类别预测器来进行人数预测。

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