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龍圖騰網獲悉西北大學申請的專利一種基于RFID設備的三維睡姿檢測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：CN115660042B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202211018800.7，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權一種基于RFID設備的三維睡姿檢測方法是由陳曉江;董子萱;劉晨;黃麗;王鑫;房鼎益設計研發完成，并于2022-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于RFID設備的三維睡姿檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于RFID設備的三維睡姿檢測方法：步驟1：部署RFID標簽陣列，進行數據收集；同步收集點云數據；步驟2：數據分割和剔除：利用多個時間窗口對步驟1收集到的RFID數據進行分割，統計每個時間窗口的標簽陣列信號波動大小來剔除睡眠翻身的數據；步驟3：數據預處理；步驟4：進行數據增強；步驟5：搭建卷積神經網絡模型，并進行數據特征提取，進行訓練后得到訓練好的卷積神經網絡模型，將待測試的數據輸入模型得到三維睡姿。本發明克服了現有的無線信號不能實現細粒度的三維睡姿的缺陷，和無線信號易受干擾導致的不穩定。

本發明授權一種基于RFID設備的三維睡姿檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于RFID設備的三維睡姿檢測方法，其特征在于，具體包含以下步驟： 步驟1：部署RFID標簽陣列，進行數據收集；同步收集點云數據； 步驟2：數據分割和剔除：利用多個時間窗口對步驟1收集到的RFID數據進行分割，統計每個時間窗口的標簽陣列信號波動大小來剔除睡眠翻身的數據； 步驟3：數據預處理，對步驟2得到的每個時間窗口下的數據進行RF圖像轉換和預處理；將得到的數據分為訓練集和測試集； 步驟4：對步驟3得到的訓練集中的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣進行數據增強，得到增強后的訓練集；具體包括以下子步驟： 步驟4.1：對步驟3中得到的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣做水平鏡像； 步驟4.2：對步驟3中得到的數據進行尺寸變換； 步驟4.3：將rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣重復步驟3.5的處理過程，得到增強后的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣；具體操作如下： 通過得到的二值化矩陣中數值1所在的區域，判斷睡姿的二維映射空間；然后根據睡姿的二維映射空間尋找睡姿的左右邊界范圍，對邊界外的數據切割，將二值化矩陣從28*21變為28*n，n21；同時，將步驟3.4中得到的rssi矩陣和相位矩陣同步進行切割，得到28*n大小的rssi矩陣和相位矩陣；然后，將得到大小為28*n的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣兩側分別拼接的矩陣，將28*n大小的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣變為28*21大小； 步驟3.4：利用以下兩公式，分別對去噪后的rssi矩陣和相位矩陣進行歸一化處理，得到歸一化后的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣： 其中，為去噪后的標簽位置為m,n的rssi值，為去噪后的rssi矩陣的最小值，為去噪后的rssi矩陣的最大值，為去噪后的標簽位置為m,n的相位值，為去噪后的相位矩陣的最小值，為去噪后的相位矩陣的最大值； 所述步驟3.5：使用雙線性差值的方法，分別對步驟3.4得到歸一化后的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣進行兩倍上采樣，將矩陣的大小擴大為原先的2倍，得到處理后的rssi矩陣、相位矩陣和二值化矩陣；將得到的數據分為訓練集和測試集； 步驟5：搭建卷積神經網絡模型，并對步驟3和步驟4得到的數據進行數據特征提取，進行訓練后得到訓練好的卷積神經網絡模型，將待測試的數據輸入模型得到三維睡姿。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北大學，其通訊地址為：710069 陜西省西安市太白北路229號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。