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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多层级标签协同感知的床上人体姿态识别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：CN121580144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610103370.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多层级标签协同感知的床上人体姿态识别方法是由董瀚泽;苏健;杨可怡;顾颖设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层级标签协同感知的床上人体姿态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多层级标签协同感知的床上人体姿态识别方法，属于射频识别技术领域，包括：获取待识别的RFID相位数据；基于时间窗口对待识别的RFID相位数据进行分割，得到相位阵列；基于滑动窗口对相位阵列执行相位解缠，得到解缠后的相位矩阵；基于距离对解缠后的相位矩阵进行RFID标签分类，包括阻挡标签、近邻标签和远端标签；选取预设数量的远端标签作为参考标签集合，对所有解缠后的相位阵列进行相位数据对齐操作，得到输入相位矩阵，基于训练好的双阶段神经网络进行分类，得到床上人体姿态识别结果。本发明解决了现有技术无法识别床上复杂肢体姿态以及当用户手臂上举或靠近头部时难以区分仰卧与俯卧姿态的问题。

本发明授权一种基于多层级标签协同感知的床上人体姿态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级标签协同感知的床上人体姿态识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的RFID相位数据； 基于时间窗口对所述待识别的RFID相位数据进行分割，得到相位阵列； 基于滑动窗口对所述相位阵列执行相位解缠，得到解缠后的相位矩阵； 基于距离对解缠后的相位矩阵进行RFID标签分类，所述RFID标签包括阻挡标签、近邻标签和远端标签； 选取预设数量的远端标签作为参考标签集合，对所有解缠后的相位阵列进行相位数据对齐操作，得到输入相位矩阵； 根据所述输入相位矩阵，基于训练好的双阶段神经网络进行分类，得到床上人体姿态识别结果； 所述床上人体姿态识别结果包括仰卧和俯卧中的一种以及左曲卧、右曲卧、左支撑侧卧、右支撑侧卧、左诱发侧卧、右诱发侧卧中的一种； 所述双阶段神经网络的网络结构包括主网络与分支网络； 所述主网络用于根据输入相位矩阵进行分类，输出初始床上人体姿态识别结果，所述初始床上人体姿态识别结果包括俯仰合并卧、左曲卧、右曲卧、左支撑侧卧、右支撑侧卧、左诱发侧卧、右诱发侧卧； 所述分支网络用于根据初始床上人体姿态识别结果从俯仰合并卧对应的输入相位矩阵中，根据阻挡标签空间分布范围确定腰部躯干区域对应的输入相位矩阵，识别并输出仰卧姿态或俯卧姿态结果； 基于距离对解缠后的相位矩阵进行RFID标签分类，包括： 将解缠后的相位矩阵转换为类别矩阵，提取有效标签和缺失标签，其中，1表示阻挡标签，2表示近邻标签，3表示远端标签，表示类别矩阵； 将有效标签初始化为远端标签； 将缺失标签初始化为阻挡标签； 遍历每个阻挡标签： 若所述阻挡标签八邻域内的所有RFID标签均为远端标签，则将所述阻挡标签更新为远端标签； 若所述阻挡标签八邻域内存在至少一个RFID标签不为远端标签，则将所述阻挡标签保持为阻挡标签； 对于每个阻挡标签执行八邻域连通区域标记； 若所述连通区域的标签数小于预设的连通区域的标签数阈值，则将所述连通区域内的所有阻挡标签更新为远端标签； 若所述连通区域的标签数大于等于预设的连通区域的标签数阈值，则将所述连通区域内的所有阻挡标签保持为阻挡标签； 将剩余的阻挡标签，在预设的曼哈顿距离范围内搜索非阻挡标签并更新为近邻标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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