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龙图腾网恭喜西北大学申请的专利联合红外和WiFi的人体动作识别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：CN117058759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202311030061.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权联合红外和WiFi的人体动作识别方法是由郭军;孙敏娟;石梅;张益姣;李洪民;谢林睿设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合红外和WiFi的人体动作识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种联合红外和WiFi的人体动作识别方法，该方法联合均不受光照影响的红外和WiFi数据，充分考虑到红外视频和WiFi信号之间的异构差异，从而设计了一个双分支网络，分别从不同的模态中提取判别特征；为了充分利用多模态信息的互补性，采用基于子空间投影的特征融合方法，对不同模态的特征进行融合，进行判别分析；该方法将多模态特征非线性投影到公共空间中，通过支持向量机进行最终动作分类。本申请的方法有效地解决了光线条件不足情况下的人体动作识别，优化了基于红外数据的人体动作识别的性能，进一步提高了无光照环境下的人体动作识别准确率。

本发明授权联合红外和WiFi的人体动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种联合红外和WiFi的人体动作识别方法，其特征在于，包括：获取待识别人体动作的红外视频信号和WiFi信号：采用双流卷积残差网络提取所述红外视频信号的红外特征，采用双向长短期记忆网络提取所述WiFi信号的WiFi特征；采用深度神经网络分别提取所述红外特征和所述WiFi特征的非线性特征，记为第一模态特征和第二模态特征；将所述第一模态特征和所述第二模态特征输入深度典型相关分析网络中，所述深度典型相关分析网络中的重构网络对所述第一模态特征和所述第二模态特征进行重构，并确定两个模态的重构误差之和最小时的重构后的第一模态特征和重构后的第二模态特征；计算所述重构后的第一模态特征和所述重构后的第二模态特征之间的相关性，并确定所述相关性最大时的第一模态特征对应的所述深度典型相关分析网络的参数向量，以及所述相关性最大时的第二模态特征对应的所述深度典型相关分析网络的参数向量；将所述相关性最大时的第一模态特征对应的所述深度典型相关分析网络的参数向量，以及所述相关性最大时的所述第二模态特征对应的所述深度典型相关分析网络的参数向量映射到公共空间上，得到映射矩阵；将所述映射矩阵输入到线性的机器学习分类器SVM中，得到所述待识别人体动作的识别结果。

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西北大学，其通讯地址为：710069 陕西省西安市太白北路229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”。