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龙图腾网恭喜四川启睿克科技有限公司申请的专利基于分区调参CNN模型的毫米波雷达检测人员跌倒的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：CN115657004B 。

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：202211292506.5，技术领域涉及：G01S13/42；该发明授权基于分区调参CNN模型的毫米波雷达检测人员跌倒的方法是由王知雨;周杨;李剑鹏;杨锋设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分区调参CNN模型的毫米波雷达检测人员跌倒的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及姿态识别技术，其公开了一种基于分区调参CNN模型的毫米波雷达检测人员跌倒的方法，解决毫米波雷达在不同区域内回波能量不均衡，导致点云数据在不同区域内鲁棒性低，影响跌倒检测的准确率的问题。该方法包括：S1、获取毫米波雷达的点云数据并进行预处理，获得跟踪目标点云航迹；S2、对跟踪目标点云航迹进行归一化处理，同时基于根据目标点云航迹判断检测目标在检测区域中所处子区域；S3、根据跟踪目标在检测区域中所处子区域，调用对应的模型参数，采用预训练的人员跌倒检测模型根据归一化处理后的点云数据进行人员跌倒姿态检测。

本发明授权基于分区调参CNN模型的毫米波雷达检测人员跌倒的方法在权利要求书中公布了：1.基于分区调参CNN模型的毫米波雷达检测人员跌倒的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取毫米波雷达的点云数据并进行预处理，获得跟踪目标点云航迹；S2、对跟踪目标点云航迹进行归一化处理，同时基于根据目标点云航迹判断检测目标在检测区域中所处子区域；S3、根据跟踪目标在检测区域中所处子区域，调用对应的模型参数，采用预训练的人员跌倒检测模型根据归一化处理后的点云数据进行人员跌倒姿态检测，所述进行人员跌倒姿态检测包括两项判断条件：①跟踪目标点云的平均高度低于某一阈值；②模型分类输出结果判断为跌倒行为；步骤S2中，所述基于跟踪目标点云航迹判断跟踪目标在检测区域中所处子区域，具体包括：假设跟踪点云航迹包含N个点，各个点的位置表示如下： 获得关于目标点数的N维相关系数矩阵P为： 其中，表示位置坐标X和Y的协方差矩阵，和分别表示位置坐标X和Y的方差；最终得到的跟踪目标所处子区域的区域矩阵W为： 其中，A为一个10*N大小的矩阵，用以表示跟踪目标的点云在区域内的分布状态；步骤S3中，所述根据归一化处理后的点云数据进行人员跌倒姿态检测时，输入数据的获取方式为：针对归一化处理后的点云数据，保留连续10帧的雷点云数据，在以雷达位置为原点的绝对坐标系下，以跟踪目标的点云高度为索引进行排序，选取高度方向上最高4个点及最低4个点的位置坐标及多普勒信息，加上跟踪目标点云航迹的平均位置坐标，共同形成大小为10*35的输入数据；所述人员跌倒检测模型在训练过程中，以区域矩阵W作为权重加入交叉熵作为模型训练的损失函数L，其公式如下： 其中，M为一个批次中样本的总数，K为模型分类类别数，T表示对应样本的真实标签，Z表示模型的计算输出值，q表示模型训练过程中的待辨识参数，Q为全体待辨识参数的集合；经过训练获得针对每一个子区域的模型参数。

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