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龙图腾网获悉广州健之杰洁具有限公司申请的专利水下跑步机的水下运动风险识别方法、装置及设备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：CN119028517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411004754.4，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权水下跑步机的水下运动风险识别方法、装置及设备是由陈景裕设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本水下跑步机的水下运动风险识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下跑步机的水下运动风险识别方法、装置及设备，所述方法包括：获取训练者在水下跑步机上当前的运动状态数据和所述水下跑步机当前的水流速度数据；运动状态数据包括：所述训练者的运动姿态图像和心率；对所述运动姿态图像和所述心率分别进行特征提取，对应得到所述训练者在水下的运动姿态特征和心率特征，并从所述水流速度数据提取水流速度特征；基于所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征，并通过预先训练好的水下运动风险识别模型，识别得到所述训练者在水下跑步机上的水下运动风险类型。本发明能够提升水下跑步机的水下运动风险评估的准确性。

本发明授权水下跑步机的水下运动风险识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种水下跑步机的水下运动风险识别方法，其特征在于，包括： 获取训练者在水下跑步机上当前的运动状态数据和所述水下跑步机当前的水流速度数据；运动状态数据包括：所述训练者的运动姿态图像和心率； 对所述运动姿态图像和所述心率分别进行特征提取，对应得到所述训练者在水下的运动姿态特征和心率特征，并从所述水流速度数据提取水流速度特征； 基于所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征，并通过预先训练好的水下运动风险识别模型，识别得到所述训练者在水下跑步机上的水下运动风险类型； 其中，所述基于所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征，并通过预先训练好的水下运动风险识别模型，识别得到所述训练者在水下跑步机上的水下运动风险类型，包括： 引入时空注意力机制，分别对时间序列上的每一时刻的所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征三者进行时间注意力计算，和对所述三者进行模态注意力计算； 对经过时间注意力计算和模态注意力计算的所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征进行特征融合，得到融合后的水下运动风险特征； 基于融合后的水下运动风险特征，并通过预先训练好的水下运动风险识别模型，识别得到所述训练者在水下跑步机上的水下运动风险类型； 所述引入时空注意力机制，分别对时间序列上的每一时刻的所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征三者进行时间注意力计算，和对所述三者进行模态注意力计算，包括： 通过以下时间注意力计算公式，分别对时间序列上的每一时刻的所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征三者进行时间注意力计算： ，其中，为在时间步的注意力权重，反映该时间步特征的重要性；为可学习的时间注意力权重向量，用于计算时间注意力权重；为在时间步上的 LSTM 隐藏状态，这是 LSTM 单元在该时间点的内部状态，包含了之前所有时间步信息的累积效果；是一个索引变量，用于遍历整个时间序列的长度； 通过以下模态注意力计算公式，对所述三者进行模态注意力计算： ，其中，为所述三者中第种模态的注意力权重，反映该模态在整个识别过程中的重要性；为可学习的模态注意力权重向量，用于计算模态注意力权重；为所述三者中第种模态的注意力向量，这是所述三者的模态特征经过线性变换后得到的，用于计算模态注意力；是一个索引变量，用于遍历所述三者；所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征这三者的模态特征分别表示为，和； 所述对经过时间注意力计算和模态注意力计算的所述运动姿态特征、所述心率特征和所述水流速度特征进行特征融合，得到融合后的水下运动风险特征，包括： 将经过时间注意力计算公式和模态注意力计算公式计算得到的时间注意力权重和模态注意力权重输入到以下特征融合公式中，得到融合后的水下运动风险特征： ，其中，为融合后的水下运动风险特征；为所述三者中第种模态在时间步的特征向量；和分别是所述三者计算出的时间注意力权重和模态注意力权重。

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