基于光电超表面与雷达融合的多模态人体识别系统与方法

本发明公开了一种基于光电超表面与雷达融合的多模态人体识别系统与方法，属于光电子学及雷达感知技术领域。系统通过相位可编程超表面实现光学边缘增强，结合连续波雷达与调频连续波激光雷达获取微多普勒频谱和三维点云，同时采集近红外反射光谱。算法上采用跨模态Transformer‑GAT架构融合多源特征，通过自适应核函数优化边缘提取，并利用马赫‑曾德尔干涉器或ReRAM芯片实现低功耗边缘推理。实验表明，本发明在多目标遮挡、低光等复杂场景下的识别准确率显著优于单模态方案，且具备≤25ms延迟、≤4W功耗的边缘部署能力，为多场景人体动态识别与健康监测提供了高效解决方案。