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龙图腾网获悉广东云曌医疗科技有限公司申请的专利基于神经网络预测的伤员定位方法及系统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：CN119920473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510413569.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于神经网络预测的伤员定位方法及系统是由李云;郑致远设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络预测的伤员定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络预测的伤员定位方法及系统，该方法包括：获取事故区域内的多个伤员的传感数据；将所述传感数据输入至第一预测网络中，得到每一所述伤员的伤情情况；所述第一预测网络设置在所述事故区域的边缘设备内；从所有所述伤员中筛选出所述伤情情况大于预设的情况阈值的多个待定位伤员；将所述待定位伤员的传感数据输入至设置在云端设备的第二预测网络中，以得到所述待定位伤员对应的位置信息和伤情信息。可见，本发明能够实现高效准确的伤员筛选和定位，确保后续救援中资源优先分配给危急伤员，优化救援调度效率，提升整体救援效果。

本发明授权基于神经网络预测的伤员定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络预测的伤员定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取事故区域内的多个伤员的传感数据； 将所述传感数据输入至第一预测网络中，得到每一所述伤员的伤情情况；所述第一预测网络设置在所述事故区域的边缘设备内； 从所有所述伤员中筛选出所述伤情情况大于预设的情况阈值的多个待定位伤员； 将所述待定位伤员的传感数据输入至设置在云端设备的第二预测网络中，以得到所述待定位伤员对应的位置信息和伤情信息；所述第一预测网络通过包括有多个训练伤员传感数据和对应的伤情标注的训练数据集训练得到；所述第二预测网络通过包括有多个训练伤员传感数据和对应的位置标注和伤情标注的训练数据集训练得到；所述第二预测网络的模型参数规模大于所述第一预测网络的模型参数规模，所述第一预测网络和所述第二预测网络通过以下步骤训练得到： 获取包括有多个训练伤员传感数据和对应的伤情标注的共同训练数据集； 基于所述共同训练数据集，对预设的预测网络基础模型进行训练直至收敛，得到训练好的共同预测网络模型； 获取所述事故区域的边缘设备的设备参数； 基于预设的参数对应关系分析算法，确定所述设备参数对应的模型运载能力参数； 将所述模型运载能力参数输入至所述预测网络基础模型对应的网络架构对应的模型规模预测网络，得到预测模型规模；所述网络架构包括CNN架构、RNN架构、LSTM架构和随机森林架构中的至少一种； 根据所述预测模型规模和所述共同预测网络模型的当前模型规模，以及预设的规模和蒸馏参数的对应关系，确定蒸馏目标参数；所述蒸馏目标参数包括蒸馏目标函数值、蒸馏限制条件函数和蒸馏操作时长； 根据所述蒸馏目标参数，对所述共同预测网络模型进行蒸馏，得到所述第一预测网络； 获取包括有多个训练伤员传感数据和对应的位置标注和伤情标注的进阶训练数据集； 根据所述进阶训练数据集对所述共同预测网络模型进行训练直至收敛，得到所述第二预测网络。

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