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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第五医学中心申请的专利基于行为特征识别的患者跌倒监测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：CN119723806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411995178.4，技术领域涉及：G08B21/04；该发明授权基于行为特征识别的患者跌倒监测系统是由杨爱玲;白丽晓;丁萃萃;李佳怡;卢燕;付玉芳设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于行为特征识别的患者跌倒监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于行为特征识别的患者跌倒监测系统，属于跌倒监测技术领域，包括：数据采集模块，用于采集患者行为实时数据；数据处理模块，用于对患者行为实时数据进行处理，确定患者行为特征数据；分析识别模块，用于对患者跌倒行为进行预测分析及风险识别，确定患者跌倒风险识别结果；预警管控模块，用于制定患者跌倒预警管控方案，对患者跌倒行为进行预警管控。本发明解决了现有的不能基于行为特征对患者跌倒行为进行有效的监测及识别，导致患者安全性低，增加医疗成本的问题。本发明可实现对患者跌倒行为的识别和预警，当识别到患者存在跌倒风险时，自动发出警报并采取措施防止跌倒发生，可提高患者的安全性，并降低医疗成本。

本发明授权基于行为特征识别的患者跌倒监测系统在权利要求书中公布了：1.基于行为特征识别的患者跌倒监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于利用传感器采集患者的动作、姿势及步态情况，确定患者行为实时数据； 数据处理模块，用于对患者行为实时数据进行清洗、转换及特征提取，确定患者行为特征数据； 分析识别模块，用于对患者跌倒行为进行预测分析及风险识别，判断患者是否存在跌倒风险，确定患者跌倒风险识别结果； 预警管控模块，用于制定患者跌倒预警管控方案，对患者跌倒行为进行预警管控，防止跌倒发生； 还包括： 环境评估模块，用于获取监测空间的环境数据，并对环境数据进行评估得到环境评估数据； 患者评估模块，用于获取患者的身体状态数据，并对身体状态数据进行评估得到患者评估数据； 模型配置模块，用于基于环境评估数据和患者评估数据，配置分析识别模块所应用于对患者跌倒行为进行预测分析及风险识别的模型； 其中，环境评估模块执行如下操作： 当接收到环境评估请求时，输出预设的环境模拟构建界面； 接收对环境模拟构建界面上各个物体对应的三维模型的调用并在环境模拟构建界面的构建区域内构建环境模拟模型； 对参与环境模拟模型构建的各个三维模型进行风险评估，得到第一风险评估数据； 基于预设的关联库，对各个三维模型进行关联评估，得到第二风险评估数据； 对环境模拟模型进行特征提取，并依据预设的综合分析库进行综合评估，得到第三风险评估数据； 综合第一风险评估数据、第二风险评估数据和第三风险评估数据，得到环境评估数据； 其中，患者评估模块执行如下操作： 当接收到患者评估申请时，输出预设的数据输入界面； 接收数据输入界面的基本状况输入区域输入的基本状况数据、历史病例数据输入区域输入的病例数据、当前检测数据输入区域输入的当前检测数据； 综合分析基本状况数据、病例数据和当前检测数据，得到患者评估数据； 模型配置模块执行如下操作： 分别对第一风险评估数据、第二风险评估数据和第三风险评估数据进行特征提取，获取多个第一特征参数； 对患者评估数据进行特征提取，获取多个第二特征参数； 将多个第一特征参数和多个第二特征参数依次序填充至预设的阵列模板中形成分析数据集并对分析数据集中的数据进行归一化处理，归一化处理公式如下： ； 式中，为归一化处理后的分析数据集中第行第列的值；为归一化处理前的分析数据集中第行第列的值；为归一化处理前的分析数据集中第行第列的值；分析数据集中数据共行列； 将分析数据集与预先配置的模型调用库中各个应用于对患者跌倒行为进行预测分析及风险识别的模型所对应的调用数据集匹配，匹配通过计算两者相似度的方式进行，相似度计算公式如下： ； 式中，表示相似度；为归一化处理后的分析数据集中第行第列的值；为调用数据集中的第行第列的值； 调取相似度最大且大于预设的相似度阈值的调用数据集对应关联的模型。

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中国人民解放军总医院第五医学中心，其通讯地址为：100000 北京市丰台区西四环中路100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”。