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龙图腾网恭喜中国华录·松下电子信息有限公司;大连理工大学;大连海事大学申请的专利一种基于毫米波多维特征与多重滤波的跌倒检测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：CN115267763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210809360.0，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于毫米波多维特征与多重滤波的跌倒检测方法是由王洁;石勇;肖祺;冉旭;邹余洋;周禀祯;金龙洙;高庆华设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波多维特征与多重滤波的跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于毫米波多维特征与多重滤波的跌倒检测方法，利用多天线毫米波雷达信号获取人体目标的距离、速度、SNR、垂直角及相位等多维度特征，从而得到跌倒动作的高质量多维特征矩阵，通过前置滤波、跌倒检测网络判决、平滑滤波及后置滤波等多重滤波措施消除跌倒检测中的虚警事件。本发明有效降低了跌倒事件的虚警率，实际测试表明系统的正确检出率在95％以上，系统虚警率在5％以下。

本发明授权一种基于毫米波多维特征与多重滤波的跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波多维特征与多重滤波的跌倒检测方法，其特征在于依次按照如下步骤进行：步骤1.获得连续T1时间段内多个天线的毫米波雷达测量信息；步骤2.根据每个天线毫米波雷达测量信息，计算目标点当前帧时刻的距离、速度、SNR、垂直角和相位；步骤3.将多目标点的特征进行融合，得到最终的距离、速度、SNR、垂直角和相位，即得到每个T1时间段内每帧时刻最终的特征向量；步骤4.基于T1时间段内每帧时刻最终的特征向量，形成M个多维特征矩阵T1k，所述k是多维特征矩阵T1k的序数，k＝1,2,3……M；步骤5.设每次跌倒判决结果为Rn，所述n为判断结果的序数，n＝1,2,……，连续跌倒判决次数为m，所述m小于或等于M，跌倒事件判断阈值为Q，Q小于m，k←1、n←1起，进行如下操作：步骤5.1计算多维特征矩阵T1k中速度和SNR的均值和方差，判断均值和方差是否均小于阈值，是，则判定为空场景数据或者人体静态场景数据，将非跌倒状态记为跌倒判决结果Rn，进行步骤5.5；否，则进行步骤5.2；步骤5.2.将多维特征矩阵T1k送至跌倒检测网络实现跌倒或非跌倒状态分类判决，将分类结果记为跌倒判决结果Rn，判断n是否等于m，是进行步骤5.3，否，则进行步骤5.5；步骤5.3判断m次跌倒判决结果中的跌倒事件是否大于或者等于Q次，是，则进行步骤5.4，否，进行步骤5.5；步骤5.4获得T2时间段内多个天线的毫米波雷达测量信息，计算目标点当前时刻的距离、速度、SNR、垂直角和相位；将多目标点的特征进行融合，得到最终的距离、速度、SNR、垂直角和相位，即得到T2时间段内每个时刻最终的特征向量；基于T2时间段内每个时刻最终的特征向量，形成多维特征矩阵T2S；计算多维特征矩阵T2S中速度和SNR的均值和方差，判断均值和方差是否均小于阈值，是，则判定为人体静态场景数据，触发跌倒报警状态，否，则进行步骤5.5；步骤5.5判断k是否小于M，是，进行步骤5.6，否，则结束；步骤5.6判断M与k的差值是否大于或等于m，是k←k+1，n←1，返回步骤5.1，否，则将多维特征矩阵T1k+1—T1M储存，结束。

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中国华录·松下电子信息有限公司;大连理工大学;大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市高新技术产业园区七贤岭华路1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”。