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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于多任務學習的毫米波多人動作識別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：CN119445660B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411491776.8，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于多任務學習的毫米波多人動作識別方法是由周瑞;李松林;孫嘉駿;匡平設計研發完成，并于2024-10-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多任務學習的毫米波多人動作識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于多任務學習的毫米波多人動作識別方法，利用毫米波雷達采集動作數據，通過聚類分割點云數據獲得多人數據。分割后的數據經過預處理生成點云軌跡和壓縮多普勒圖，通過特征提取獲得時序和空間特征信息，融合后得到動作特征表征。動作特征通過多任務學習模型中的多任務特征提取結構和門控機制進行進一步特征提取與加權過濾。多任務深度學習模型通過對不同任務數據進行共享表示和獨立表示，能夠在同一模型中同時實現動作模式判別、獨立動作識別和交互動作識別三個任務，從而實現在預先未知人數和動作模式情況下的單人動作識別、多人獨立動作識別、多人交互動作識別，既能提高毫米波多人動作識別的準確性，也能保證其識別實時性。

本發明授權一種基于多任務學習的毫米波多人動作識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多任務學習的毫米波多人動作識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 數據采集步驟：接收監測環境中毫米波雷達反射信號并轉化為點云數據； 點云去噪步驟：點云數據首先通過基于密度的聚類算法DBSCAN進行去噪處理，對未被簇包含的點云數據進行去除，將DBSCAN去噪得到的點云數據輸出至軌跡片段與壓縮多普勒圖輸出步驟； 點云聚類步驟：對動作模式判別為多人獨立動作的去噪后的點云數據進行K-Means聚類，將K-Means聚類得到的每一個簇的點云數據分別輸出至軌跡片段與壓縮多普勒圖輸出步驟； 軌跡片段與壓縮多普勒圖輸出步驟：對輸入的點云數據匹配關聯數據點形成若干軌跡，再統一軌跡的長度和數量形成軌跡片段；同時，依據輸入的點云數據得到對應的位置信息，按照位置信息對毫米波雷達反射信號的三維距離多普勒數據進行分割得到局部三維距離多普勒數據，再對局部三維距離多普勒數據進行速度維度壓縮得到二維壓縮多普勒圖； 特征提取與融合步驟：分別對軌跡片段和二維壓縮多普勒圖進行特征提取并融合得到動作特征； 任務特征提取步驟：完成訓練的多任務學習模型的任務特征提取部分接收輸入的動作特征；共享特征提取層從動作特征中提取所有任務中共享的通用信息輸出共享特征至各任務特征提取層的門控機制中；任務特征提取層包括動作模式判別任務特征提取層、獨立動作識別任務特征提取層和交互動作識別任務特征提取層；任務特征提取層從動作特征中分別提取動作模式判別任務特征、獨立動作識別任務特征和交互動作識別任務特征并輸出至對應的門控機制中；門控機制對接收到的共享特征和對應任務特征進行加權過濾后輸出至多任務學習模型的動作識別部分中相應的任務分類器中； 動作識別步驟：多任務學習模型動作識別部分的動作模式分類器接收來自于動作模式判別任務門控機制輸出的加權過濾后的特征，獨立動作分類器接收來自于獨立動作識別任務門控機制輸出的加權過濾后的特征，交互動作分類器接收來自于交互動作識別任務門控機制輸出的加權過濾后的特征；當動作模式分類器輸出的動作模式為單人動作，則直接采用獨立動作分類器輸出的動作類別作為最終的動作識別結果；當動作模式分類器輸出的動作模式為多人交互動作，則直接采用交互動作分類器輸出的動作類別作為最終的動作識別結果；當動作模式分類器輸出的動作模式為多人獨立動作，則重新點云聚類步驟。

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