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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于联合学习的动态毫米波雷达点云人体解析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：CN116359846B 。

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：202310236507.6，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于联合学习的动态毫米波雷达点云人体解析方法是由王帅;梅洛瑜;曹东江;史瑞签设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合学习的动态毫米波雷达点云人体解析方法在说明书摘要公布了：本发明其所属技术领域为物联网感知，设计了一种基于联合学习的动态毫米波雷达点云人体解析方法。尤其是基于毫米波感知的人体解析。当前以人为中心的毫米波感知大多集中于动作识别、姿势估计等场景，但它们通常无法获取毫米波点云的语义信息，即无法分辨每个雷达点对应的身体部位信息，因此需要一种动态毫米波雷达点云人体解析方案。本方法的内容包括：对于毫米波点云数据，首先进行聚类，之后使用多任务学习模型联合执行人体解析和姿态估计任务进行特征提取，再通过非局部网络进行多任务特征融合，最终输出结果为是带注释语义标签的点云。

本发明授权一种基于联合学习的动态毫米波雷达点云人体解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合学习的动态毫米波雷达点云人体解析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：通过多任务特征提取模块解决毫米波点云的稀疏性；采用多任务学习模型联合执行人体解析的主要任务和姿态估计的辅助任务；辅助任务可以有效引导人类解析网络提取代表受试者姿势的高级结构特征；由于人体姿势和人体解析之间具有强相关性，人体姿势相关特征有助于提高解析网络在预测语义标签时的准确性和鲁棒性；对于人类解析和姿态估计任务，多任务学习模型并行提取相应的特征；所述步骤1具体来说，多任务学习模型可分为包括点模块、帧模块和特征聚合模块，模型的输入为长度为的帧序列，每一帧包含个点，每个点包含个特征维度； 步骤1.1:人体解析特征提取； 在点模块，对于时刻对应帧的点集合中的任一雷达点，采用多呈感知机得到点的高维特征表示，即点特征;其公式为： ； 其中表示MLP的可学习参数，表示人体解析任务； 在帧模块，对于每个雷达点的点特征，首先编码为更高维度的特征表示形式;其公式为： ； 其中表示MLP的可学习参数； 步骤1.2：人体姿态特征提取； 对于人体姿态特征的提取，使用与人体解析特征提取略微不同的网络架构；具体来说，对于任一帧的帧特征，使用长短期记忆网络进行处理；其公式为： ； 其中表示LSTM的参数； 最后，将与人体姿态任务的点特征连接，得到姿态估计任务下该帧中每个点的特征向量；其公式为： ； 步骤2；通过多任务特征融合模块解决镜面反射造成点云数据中身体部位缺失问题；从非局部网络中获得灵感，设计了一种多任务特征融合方法，结合了任务内注意和任务间注意机制，实现了从全局角度聚合主体的时空特征；所述步骤2分别使用两个并行的NLN执行人体解析和姿态估计任务； 步骤3：多任务监督，在系统离线训练阶段，采用Kinect系统，用来得到人体解析标签和姿态估计标签的真实值。

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