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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落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：CN119557749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510125044.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测方法是由殷从容;李继明;李成宇设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于煤矿安全生产技术领域，公开了一种基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测方法，旨在解决采煤环境复杂场景下，利用单一传感器进行人员跌落检测准确性与可靠性欠佳，以及缺乏近距远距多传感器数据融合检测方法的问题。本发明述及的基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测方法，通过毫米波雷达特征提取、激光雷达特征提取、射频装置特征提取、特征向量拼接与预测等过程，能够快速且精准地判定采煤工作面人员是否发生跌落情况，实现了对人员安全状态的高效监测与预警，有效保障了作业人员的生命安全，并且极大地提升了采煤作业的安全性与智能化水平，具有显著的实用价值和广阔的应用前景。

本发明授权一种基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.搭建基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测模型；步骤2.使用毫米波雷达对目标进行人员跌落检测，测量目标的径向速度、运动方向以及速度变化率，再进行量化编码后，获取毫米波雷达特征向量；步骤3.使用激光雷达对目标进行人员跌落检测，对采集的点云进行聚类，并提取人体轮廓，计算人体轮廓的几何特征，再经过归一化处理，形成激光雷达特征向量；步骤4.使用射频装置对目标进行人员跌落检测，提取人体姿态倾斜角度特征，并进行归一化编码，得到射频装置特征向量；步骤5.将毫米波雷达特征向量、激光雷达特征向量和射频装置特征向量进行拼接，得到拼接后的联合特征向量；步骤6.使用支持向量机SVM作为分类模型，将联合特征向量输入支持向量机中进行人员跌落预测；步骤7.对构建的基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测模型进行训练；步骤8.将毫米波雷达、激光雷达、射频装置实时采集到的数据输入到训练好的基于多传感器融合的采煤工作面人员跌落检测模型中，判定采煤工作面人员是否发生跌落情况。

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