基于雷达距离多普勒图和IR-ST的人体跌倒识别方法（数据识别、人工智能、AI）（2025年下证）

本发明提出了一种基于雷达距离多普勒图和IR‑ST的人体跌倒识别方法。首先，使用60GHz线性调频连续波雷达采集坐‑起、跳跃、静坐、踏步、下蹲、弯腰和摔倒7种动作下的雷达原始数据；其次，使用均值速度投影算法对雷达原始数据进行距离多普勒图提取，同时，减少距离多普勒图中背景噪声，突出重要的运动信息，并将均值速度投影算法提取后的距离多普勒图构建跌倒数据集；最后，设计一种结合倒残差卷积模块与滑动自注意力机制的神经网络进行分类。结果表明，本发明综合的考虑到人体动作与距离多普勒图对应的频率、幅值、周期特性，可以有效地分类相同场景下不同的人体动作，对居家人体行为进行了监测，可准确识别出跌倒动作。

《基于雷达距离多普勒图和IR-ST的人体跌倒识别方法（数据识别、人工智能、AI）（2025年下证）》是一发明专利，专利号为 2022115058480，当前法律状态为已下证，由浙江理工大学提出申请，发明人为陈志翔;陈凯宇;顾敏明;潘海鹏，申请日期为2022-11-29，公开（公告）日期为2025-09-02，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：信号处理、神经网络处理识别、人体跌倒检测、数据识别、人工智能、信息科技。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于雷达距离多普勒图和IR‑ST的人体跌倒识别方法。首先，使用60GHz线性调频连续波雷达采集坐‑起、跳跃、静坐、踏步、下蹲、弯腰和摔倒7种动作下的雷达原始数据；其次，使用均值速度投影算法对雷达原始数据进行距离多普勒图提取，同时，减少距离多普勒图中背景噪声，突出重要的运动信息，并将均值速度投影算法提取后的距离多普勒图构建跌倒数据集；最后，设计一种结合倒残差卷积模块与滑动自注意力机制的神经网络进行分类。结果表明，本发明综合的考虑到人体动作与距离多普勒图对应的频率、幅值、周期特性，可以有效地分类相同场景下不同的人体动作，对居家人体行为进行了监测，可准确识别出跌倒动作。

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