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龍圖騰網恭喜西北大學申請的專利聯合紅外和WiFi的人體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：CN117058759B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202311030061.8，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權聯合紅外和WiFi的人體動作識別方法是由郭軍;孫敏娟;石梅;張益姣;李洪民;謝林睿設計研發完成，并于2023-08-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本聯合紅外和WiFi的人體動作識別方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種聯合紅外和WiFi的人體動作識別方法，該方法聯合均不受光照影響的紅外和WiFi數據，充分考慮到紅外視頻和WiFi信號之間的異構差異，從而設計了一個雙分支網絡，分別從不同的模態中提取判別特征；為了充分利用多模態信息的互補性，采用基于子空間投影的特征融合方法，對不同模態的特征進行融合，進行判別分析；該方法將多模態特征非線性投影到公共空間中，通過支持向量機進行最終動作分類。本申請的方法有效地解決了光線條件不足情況下的人體動作識別，優化了基于紅外數據的人體動作識別的性能，進一步提高了無光照環境下的人體動作識別準確率。

本發明授權聯合紅外和WiFi的人體動作識別方法在權利要求書中公布了：1.一種聯合紅外和WiFi的人體動作識別方法，其特征在于，包括：獲取待識別人體動作的紅外視頻信號和WiFi信號：采用雙流卷積殘差網絡提取所述紅外視頻信號的紅外特征，采用雙向長短期記憶網絡提取所述WiFi信號的WiFi特征；采用深度神經網絡分別提取所述紅外特征和所述WiFi特征的非線性特征，記為第一模態特征和第二模態特征；將所述第一模態特征和所述第二模態特征輸入深度典型相關分析網絡中，所述深度典型相關分析網絡中的重構網絡對所述第一模態特征和所述第二模態特征進行重構，并確定兩個模態的重構誤差之和最小時的重構后的第一模態特征和重構后的第二模態特征；計算所述重構后的第一模態特征和所述重構后的第二模態特征之間的相關性，并確定所述相關性最大時的第一模態特征對應的所述深度典型相關分析網絡的參數向量，以及所述相關性最大時的第二模態特征對應的所述深度典型相關分析網絡的參數向量；將所述相關性最大時的第一模態特征對應的所述深度典型相關分析網絡的參數向量，以及所述相關性最大時的所述第二模態特征對應的所述深度典型相關分析網絡的參數向量映射到公共空間上，得到映射矩陣；將所述映射矩陣輸入到線性的機器學習分類器SVM中，得到所述待識別人體動作的識別結果。

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”。