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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种用于老年人健康监测的远程监控机器人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：CN119115977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411331381.1，技术领域涉及：B25J11/00；该发明授权一种用于老年人健康监测的远程监控机器人是由何鹏晖;龙葆琳;权煜凯;毕盛设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于老年人健康监测的远程监控机器人在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于老年人健康监测的远程监控机器人，本发明涉及监控机器人技术领域，包括移动机器人模块，所述移动机器人模块通信连接有深度学习算法模块、语音模块、异常检测模块、定位模块以及紧急安全保障模块。该用于老年人健康监测的远程监控机器人，通过集成深度学习算法和移动机器人技术，为老年人提供安全的生活空间，实时监控老人的活动，通过摔倒检测和紧急情况反馈机制，确保在老人遇到健康危机时能够及时得到帮助，通过YOLOv5算法检测到老人摔倒时，立即发送求助信息给预设的监护人，此外，机器人的移动跟随功能在老人外出时提供持续的监护，无论在家中还是户外，机器人都能紧密跟随，确保监护无死角。

本发明授权一种用于老年人健康监测的远程监控机器人在权利要求书中公布了：1.一种用于老年人健康监测的远程监控机器人，其特征在于，包括移动机器人模块，所述移动机器人模块通信连接有深度学习算法模块、语音模块、异常检测模块、定位模块以及紧急安全保障模块，其中，各模块间电信号连接； 所述深度学习算法模块，通过USB摄像头实时采集视频流，利用YOLOv5算法进行摔倒检测，智能分析视频内容，识别老人的身体姿态，所述深度学习算法模块中，识别老人身体姿态的过程包括： 在移动机器人模块上安装USB摄像头，通过USB摄像头实时采集老人活动的视频流，持续监控老人的活动区域，捕捉动态图像； 预先采集批量摔倒和非摔倒的动作样本，按照训练集：测试集=9:1的比例构建摔倒检测模型，学习摔倒时特有的身体姿态变化模式，并将摔倒检测模型部署在深度学习算法模块中； 对采集的视频流进行分割，将其分割为单独的视频帧，每帧均为一个静态图像，并将分割的视频帧图像进行预处理； 将预处理后的视频帧送入YOLOv5算法中进行目标检测，检测视频帧图像中老人的人体轮廓，区分老人与其他物体或背景； 深度学习算法模块进一步分析人体轮廓中的人体姿态，检测老人身体的关键点的位置和相对关系，结合预设的摔倒检测模型，判断老人是否发生了摔倒行为； 所述判断老人是否发生了摔倒行为的过程包括： 在视频帧上运行YOLOv5算法，根据深度学习算法在视频帧中对人体的检测，输出人体的边界框； 在输出的人体边界框区域内，应用姿态估计算法识别人体的关键点，并以二维坐标的形式在图像中表示关键点，设第个关键点的坐标为，其中表示关键点的索引； 从检测到的关键点中提取摔倒特征，其中，摔倒特征包括关键点之间的距离、角度、相对位置，根据预设的摔倒检测模型，分析摔倒特征是否符合摔倒时的行为模式，其中，关键点之间的距离使用欧几里得距离公式进行计算，其表达式为：，为关键点和之间的距离，为关键点的坐标，为关键点的坐标；关键点之间的角度使用向量点积公式进行计算，其表达式为：，为关键点、和构成的角，为关键点的坐标，为关键点和之间的距离；为不同的摔倒特征预设阈值，在摔倒检测节点连续5次检测到特征值低于预设阈值时，结合预设的摔倒检测模型，判断摔倒特征符合摔倒时的行为模式； 所述移动机器人模块，集成CSRT_Tracker跟踪技术，根据深度学习算法模块提供的目标位置信息，自主调整移动方向和速度，保持与老人的安全距离并持续监视，实现了对老年人外出时的实时监看，所述移动机器人模块包括移动机器人、开发板、USB摄像头和麦克风，所述移动机器人模块中，对老年人外出时实时监看的过程包括： 老人在外出前打开机器人，并通过语音控制或手机APP操作启动移动机器人，利用深度学习算法模块对视频帧数据进行处理，输出老人的人体关键点； 使用姿态估计算法输出关键点信息，初始化CSRT_Tracker跟踪算法，利用CSRT_Tracker在连续的视频帧中跟踪老人的位置，实时更新其边界框坐标； 从CSRT_Tracker获取老人的实时位置信息，包括边界框的中心点坐标，移动机器人使用自身传感器确定所处位置； 在识别到目标后，计算目标的像素中心坐标，若坐标出现在USB摄像头右侧，则控制移动机器人向右旋转，左侧同理，通过不断地微调旋转方向与速度，实现目标始终在画面中央； 根据老人的实时位置和移动机器人的当前位置，使用路径规划算法计算移动机器人到达目标位置的最佳路径，并根据路径规划结果，计算移动机器人需调整的速度和方向，以保持与老人的安全距离； 移动机器人的驱动系统根据计算结果执行相应的移动操作，包括调整速度和转向，并在移动机器人移动的过程中，持续使用USB摄像头和CSRT_Tracker跟踪老人的位置，移动机器人结合老人的移动速度和方向，动态调整速度和位置； 所述语音模块，用于在移动机器人模块的开发板上部署大语言模型，在环境音中提取识别出老人的声音，包括方言识别，使老人通过语音对话的形式向机器人发送指令； 所述异常检测模块，用于结合声音识别和视觉识别的结果，对老人的行为进行监测，对老人摔倒及紧急事件的发生进行检测预警； 所述定位模块，实现机器人与应急联系人之间的即时通讯，以及机器人的精准定位； 所述紧急安全保障模块，用于结合异常检测模块的异常行为检测结果，立即发送求助与定位信息给应急联系人，并在周围播放求助语音。

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