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龙图腾网获悉北京分形科技有限公司申请的专利基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警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：CN120412107B 。

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：202510919845.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警方法是由乔薇;王可婧;欧阳志;魏艳杰;秦喜明设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分析技术领域，本发明公开了基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警方法，通过获取老年人活动环境的深度图像、彩色图像与压力图像，对深度图像与压力图像进行联合分析，识别出监测区域内的地形语义区域，并据此对老年人的步态轮廓进行动态分割。通过分析步态子区域的深度变化特征与运动周期特征，计算地形步态耦合度，从而筛选出异常步态子区域。针对这些异常区域，融合地形步态耦合度、彩色图像的动态纹理特征以及压力图像的压力分布特征，构建跨模态健康风险向量。基于此向量，准确预测老年人的健康状态，并生成相应的告警信号。本发明实现了对老年人健康状态的精准评估与及时预警，为老年人居家安全提供了智能化保障。

本发明授权基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警方法在权利要求书中公布了：1.基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警方法，其特征在于，包括： 获取监测区域内老年人在不同时刻的区域深度图像、区域彩色图像与区域压力图像； 根据所述区域深度图像与所述区域压力图像的联合分析，获取监测区域内的地形语义区域，包括： 对所述区域深度图像进行深度梯度分析，获取每个像素点的深度梯度向量；对所述区域压力图像进行压力聚类分析，获取每个像素点的压力聚类标签； 根据所述深度梯度向量与所述压力聚类标签的联合分布特征，构建地形语义分割模型，获取监测区域内的地形语义区域；地形语义区域包括平地语义区域、台阶语义区域和柔性地形语义区域； 根据所述区域深度图像中老年人的步态轮廓区域与所述地形语义区域的交叠关系，将所述步态轮廓区域分割为与所述地形语义区域对应的步态子区域集合，其中每个步态子区域对应一种地形语义区域；并基于所述地形语义区域对所述区域深度图像中的老年人的步态轮廓区域进行动态分割，得到每个时刻的步态子区域集合； 根据每个时刻的分析时段内相邻时刻的所述区域深度图像中同一所述步态子区域集合的深度变化特征与运动周期特征，获取每个时刻的所述步态子区域集合的地形步态耦合度；包括： 对所述区域深度图像中每个所述步态子区域集合内的像素点进行运动轨迹追踪，获取每个时刻的所述步态子区域集合的重心点的运动周期特征，所述运动周期特征包括周期长度和周期稳定性； 根据每个时刻的分析时段内相邻时刻的所述区域深度图像中同一所述步态子区域集合的重心点的深度变化幅度与所述运动周期特征，获取每个时刻的所述步态子区域集合的步态动态响应值； 根据所述步态子区域集合对应的所述地形语义区域的语义复杂度，获取地形影响因子； 根据所述步态动态响应值与所述地形影响因子的加权和，结合所述步态子区域集合的周期稳定性，获取每个时刻的所述步态子区域集合的地形步态耦合度；基于所述地形步态耦合度筛选异常步态子区域； 根据每个时刻的所述区域深度图像中每个所述异常步态子区域的所述地形步态耦合度、所述区域彩色图像对应区域的动态纹理特征以及所述区域压力图像对应区域的压力分布特征，获取对应所述异常步态子区域的跨模态健康风险向量；基于所述跨模态健康风险向量预测老年人的健康状态并生成告警信号。

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