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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种毫米波与图像融合的人体3D网格模型构建方法及系统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：CN116188726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310210533.1，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种毫米波与图像融合的人体3D网格模型构建方法及系统是由丁菡;陈振斌;黄腾;赵衰;王鸽;赵鲲;惠维;赵季中设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种毫米波与图像融合的人体3D网格模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种毫米波与图像融合的人体3D网格模型构建方法及系统，利用商用毫米波雷达AWR1443BOOST和DCA1000EVM作为毫米波信号收发器，进行图像采集，通过融合两种信号，提取人体关键点的位置并估计人体的轮廓，最后回归出人体的三维网格模型，本发明对光照条件无要求，对极端天气和其他导致图像方法失效的条件具有一定鲁棒性。

本发明授权一种毫米波与图像融合的人体3D网格模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种毫米波与图像融合的人体3D网格模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集FMCW调频连续波信号的反射信号并转化为中频信号，收集RGB图像； S2、对步骤S1得到的中频信号进行静态杂波消除和相位校准，得到相位校准过的信号； S3、对步骤S2处理过的信号进行三次快速傅里叶变换，获得中频信号对应的人体3D点云，对步骤S1得到的RGB图像进行MaskIMG算法操作，包括灰度化、色彩反转，得到图像信息； S4、将步骤S3得到的3D点云和图像信息输入深度神经网络生成人体3D网格，将人体3D网格渲染到原始图像中，获得包含人体3D网格投影的图像，完成人体网格的3D建模，深度神经网络包括： 特征提取模块，分别处理毫米波信号和图像信号，将毫米波信号和图像信号的特征进行融合； 关节点识别与轮廓估计模块，将特征提取模块融合的特征作为输入，输出人体关节点的热图和黑白的人物轮廓图； 网格生成模块，将关节点识别与轮廓估计模块的2D关节点和特征提取模块的融合特征输入PoseNet，输出72个表示关节旋转的参数，然后将关节点识别与轮廓估计模块轮廓估计图和特征提取模块的融合特征输入ShapeNet中，得到10个表示形体的参数，将形体参数输入多人蒙皮线性模型中，生成人体网格的3D模型； 采用局部注意力方法处理毫米波信号，对于特征维度为D的毫米波信号X，设[Q,K,V]=X，Q,K,V分别为Query向量，Key向量和Value向量，为特征变换矩阵，注意力权重由Query和Key的内积除以得到，将k个SA操作并行扩展并连接到对应的输出，对不同的头部采用了位置嵌入，将每个头部与人体的某些部位相关联，通过训练以获得区域特征。

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