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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種針對姿態識別的雷達點云數據增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115220007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210884128.3，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種針對姿態識別的雷達點云數據增強方法是由王勇;王智銘;蔣德琛設計研發完成，并于2022-07-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種針對姿態識別的雷達點云數據增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種針對姿態識別的雷達點云數據增強方法。通過雷達采集人體姿態點云數據集；依次對點云進行距離維、角度維、速度維的數據增強；將點云通過體素化處理劃分為三維矩陣形式的體素塊；根據人體姿態特性劃分人體主要部分，使用針對人體姿態的神經網絡進行訓練。本發明通過輸入真實點云數據，可以在距離維、角度維、速度維進行數據增強，生成不同距離、角度、速度的虛擬點云數據，根據姿態特性進行數據預處理后使用神經網絡進行人體姿態分類，緩解了雷達姿態領域小樣本數據集的問題，豐富了雷達的數據集，提高了識別準確率，有利于之后深度學習層面的研究。

本發明授權一種針對姿態識別的雷達點云數據增強方法在權利要求書中公布了：1.一種針對姿態識別的雷達點云數據增強方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1、通過雷達獲取人體姿態點云數據集，作為第一數據子集，并計算點云信噪比；點云信噪比SNR的計算公式為： 其中Tmeas為總測量時間，k為波爾茲常數，T為天線溫度，F為噪聲系數，Pt為雷達發射功率，R為雷達到點云的距離，Gt為雷達發射天線增益，α為雷達散射截面積，λ為雷達波長，Gr為接收天線增益； 步驟2、對第一數據子集進行距離維增強，將點云向外平移一個固定距離后，更新點云的信噪比，之后對信噪比添加噪聲增加泛化性能；將點云向外平移一個固定距離d后，得到平移后的信噪比SNR′d； 其中do為平移前點云與雷達的距離，SNRd為平移前的信噪比； 根據雷達探測性能，剔除不符合物理規律的異常點，得到數據增強后的子集，記為第二數據子集； 步驟3、對第一數據子集進行角度維增強，更新角度調整后點云的信噪比，之后對信噪比添加噪聲增加泛化性能；根據雷達探測性能，剔除不符合物理規律的異常點，得到數據增強后的子集，記為第三數據子集；對于單通道雷達，角度維增強后的信噪比SNR′a計算公式如下： 其中，Go為角度調整前雷達收發天線對增益，Gv為角度調整后雷達收發天線對增益，SNRa為角度調整前的信噪比； 對雷達依次進行天線仿真和天線實測，分別得到收發天線對的方向圖增益特征，使用仿真得到的方向圖增益對實測的方向圖增益偏差修正，得到修正后的方向圖增益； 若雷達具有多個收發天線對，根據收發天線兩兩組合的關系對不同收發天線對的修正后的方向圖增益特征進行擬合，獲得收發天線對的增益函數Gθ＝{G1θ,G2θ,…,Gnθ}，θ為調整后的新角度，Giθ為第i組收發天線對的增益函數；角度調整后需要對收發天線增益進行累積處理，角度調整后的信噪比SNR′b計算公式如下： 其中n為收發天線對總數目，Goi為角度調整前第i組天線收發對的增益，Gvi為角度調整后第i組天線收發對的增益，SNRb為角度調整前的信噪比； 若雷達支持俯仰角與水平角的探測，同時對點云數據進行水平角維度和俯仰角維度的角度調整，然后將二者結合得到角度維擴展后的人體姿態點云數據；針對垂直面變化幅度大的人體姿態，以俯仰角維度為主，水平角維度作為輔助修正；針對水平變化幅度大的人體姿態，以水平角維度為主，俯仰角維度作為輔助修正； 步驟4、對第一數據子集進行速度維增強，對點云數據集進行降采樣操作并調整點云的速度值，作為第四數據子集；由于雷達以固定幀率采集數據，當人體加速運動時，采集同一姿態動作的幀數將會減少；采集的點云數據集按時序分布，表示為F＝{f1,f2,…,fh}，其中fi表示第i幀的人體姿態點云數據集，h表示采集的總幀數；采用隨機抽樣的方式，從F中選取比例為p的幀，構成新的時序分布人體姿態點云數據集F′＝{f1,f2,…,fm}，其中同時更新點云數據集中點云的速度： 其中v表示點云原始速度，v′表示更新后的點云速度； 步驟5、采用體素化方法對增強后的人體姿態點云數據進行預處理，將人體姿態點云數據劃分為M×N×L的三維柵格矩陣； 步驟6、針對人體姿態動作特性，將步驟5得到的三維柵格矩陣按照人體結構進行分割，之后送至用于識別人體姿態的神經網絡模型中進行訓練。

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