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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于智能穿戴设备的生命安全监测系统及其方法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：CN116530952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310390822.4，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权基于智能穿戴设备的生命安全监测系统及其方法是由黄岚清设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能穿戴设备的生命安全监测系统及其方法在说明书摘要公布了：本申请涉及智能监测领域，其具体地公开了一种基于智能穿戴设备的生命安全监测系统及其方法，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出佩戴者生理参数数据的各个生理数据项的时序动态关联特征和环境参数数据的各个环境数据项的时序动态关联特征之间的关联性特征分布信息，以此来利用体外环境参数信息和人体生理参数信息之间的时序关联特征综合进行人体生命安全监测，以提高智能穿戴设备的生命安全监测的精准度。

本发明授权基于智能穿戴设备的生命安全监测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能穿戴设备的生命安全监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取由佩戴于待监测对象的智能可穿戴设备采集的预定时间段内多个预定时间点的生理参数数据和所述多个预定时间点的环境参数数据，其中，所述生理参数数据包括体温、运动状态、运动速度、心率、脉搏和血压，所述环境参数数据包括温度、湿度、气压、紫外线强度和有害气体浓度； 数据关联模块，用于将各个预定时间点的生理参数数据和环境参数数据分别通过包含多个全连接层的深度神经网络模型以得到多个生理深度特征向量和多个环境深度特征向量； 数据时序变化模块，用于将所述多个生理深度特征向量和所述多个环境深度特征向量排列为生理全时序特征矩阵和环境全时序特征矩阵后分别通过包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的双分支网络结构以得到生理时序关联特征矩阵和环境时序关联特征矩阵，其中，所述第一卷积神经网络模型和所述第二卷积神经网络模型使用具有不同尺度的二维卷积核； 数据特征融合模块，用于融合所述生理时序关联特征矩阵和所述环境时序关联特征矩阵以得到参数关联特征矩阵； 关联编码模块，用于将所述参数关联特征矩阵通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到分类特征向量； 健康监测模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待监测对象的生命健康状况是否良好； 其中，所述数据关联模块，用于： 使用所述深度神经网络模型的全连接层以如下公式对各个预定时间点的生理参数数据进行全连接编码以得到所述多个生理深度特征向量，其中，所述公式为：，其中是各个预定时间点的生理参数数据，是输出向量，是权重矩阵，是偏置向量，表示矩阵相乘；以及 使用所述深度神经网络模型的全连接层以如下公式对所述环境参数数据进行全连接编码以得到所述多个环境深度特征向量，其中，所述公式为：，其中是所述环境参数数据，是输出向量，是权重矩阵，是偏置向量，表示矩阵相乘。

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