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龙图腾网获悉广东奥彬家具有限公司申请的专利基于智能体感的三电机诊疗床角度调整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：CN119818324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411732144.6，技术领域涉及：A61G13/02；该发明授权基于智能体感的三电机诊疗床角度调整方法及系统是由韦石贤设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能体感的三电机诊疗床角度调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，公开了一种基于智能体感的三电机诊疗床角度调整方法及系统，该方法包括获取患者身体各部位对床面的压力分布数据、患者身体的姿态数据和诊疗需求数据；基于压力分布数据和姿态数据，构建第一方程获得第一体感特征和通过第二方程获取第二体感特征；将第一体感特征和第二体感特征进行融合，得到第三体感特征；通过预设的智能映射模型将第一体感特征、第二体感特征和第三体感特征与诊疗需求数据进行匹配，转化为体感特征与诊疗需求的映射关系，得到映射关系数据；根据映射关系数据转化得到角度调整指令，并根据所述角度调整指令控制驱动电机对床位进行角度调整。本方法实现了避免在手术过程因移动患者而造成二次伤害。

本发明授权基于智能体感的三电机诊疗床角度调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体感的三电机诊疗床角度调整方法，其特征在于，由控制器执行，包括： 获取患者身体各部位对床面的压力分布数据、患者身体的姿态数据和诊疗需求数据； 基于所述压力分布数据和所述姿态数据，通过构建第一方程获得第一体感特征； 基于所述压力分布数据和所述姿态数据，通过第二方程获取第二体感特征； 将所述第一体感特征和所述第二体感特征进行融合，得到第三体感特征； 通过预设的智能映射模型将所述第一体感特征、所述第二体感特征和所述第三体感特征与所述诊疗需求数据进行匹配，转化为体感特征与诊疗需求的映射关系，得到映射关系数据，其中，根据预存的历史体感特征数据和历史诊疗需求数据对初始深度学习模型进行训练，将训练完成的初始深度学习模型作为智能映射模型； 根据所述映射关系数据转化得到角度调整指令，并根据所述角度调整指令控制驱动电机对床位进行角度调整； 所述基于所述压力分布数据和所述姿态数据，通过构建第一方程获得第一体感特征，包括： 根据所述压力分布数据构建接触面积分布矩阵和压力值矩阵； 根据所述姿态数据提取头部位置坐标； 根据所述接触面积分布矩阵和所述压力值矩阵构建压力系数矩阵； 根据所述姿态数据和所述压力值矩阵构建压力阈值矩阵； 将所述头部位置坐标、所述压力系数矩阵和所述压力阈值矩阵通过构建第一方程进行运算，得到第一体感特征； 其中，通过以下公式计算压力阈值矩阵中的元素： 其中，通过以下公式计算第一体感特征： 其中，表示第一体感特征，表示压力系数矩阵中的元素，表示压力值矩阵中的元素，表示接触面积分布矩阵中的元素，表示头部位置坐标，、和表示预设的权重系数，表示第行第列位置处的传感器检测到的压力阈值； 所述基于所述压力分布数据和所述姿态数据，通过第二方程获取第二体感特征，包括： 根据以下公式得到所述第二体感特征： 其中，表示第二体感特征，表示压力分布数据和姿态数据的数据总量；表示第个压力分布数据，表示第个姿态数据，表示压力分布数据的平均值，表示姿态数据的平均值；表示预设的权值，表示获取患者身体各部位数据时的间隔时间； 所述将所述第一体感特征和所述第二体感特征进行融合，得到第三体感特征，包括： 将所述第一体感特征和所述第二体感特征进行标准化处理，得到标准化数据； 根据所述标准化数据进行加权融合，得到第三体感特征； 其中，根据以下公式进行标准化： 其中，根据以下公式进行加权融合： 其中，表示标准化第一特征，表示标准化第二特征，表示第一体感特征，表示第二体感特征，和分别是第一体感特征和第二体感特征的均值，和分别是第一体感特征和第二体感特征的标准差，表示预设的第一特征权重，表示预设的第二特征权重，表示第三特征。

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