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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于分层架构的多模态可穿戴传感数据实时分析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：CN120089403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510304900.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于分层架构的多模态可穿戴传感数据实时分析方法是由齐雯;林铖威;郑灿坤;范浩宇;马冬梅;陈晓菊设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层架构的多模态可穿戴传感数据实时分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及传感信号处理技术领域，尤其是涉及一种基于分层架构的多模态可穿戴传感数据实时分析方法。方法，包括获取传感器数据，其中，分别进行惯导单元数据采集、测角仪数据采集和心电数据采集；对获取的传感器数据进行数据信号同步；将同步后的数据信号进行分层传输，其中依次在边缘层和雾层进行传感器数据处理，并传输至云层；在云层进行传感器数据建模和综合分析；将数据分析处理结果进行存储。本发明通过采集人体信号，包括运动状态的检测分类，呼吸状态的分析以及心电信号的监测，并将这些不同的模型和数据处理按照处理的难度和所需计算能力的不同，分配到不同的层级当中进行实现，确保整个模型和算法的高效性。

本发明授权一种基于分层架构的多模态可穿戴传感数据实时分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层架构的多模态可穿戴传感数据实时分析方法，其特征在于，包括： 获取传感器数据，其中，分别进行惯导单元数据采集、测角仪数据采集和心电数据采集； 对获取的传感器数据进行数据信号同步； 将同步后的数据信号进行分层传输，其中依次在边缘层和雾层进行传感器数据处理，并传输至云层；在云层进行传感器数据建模和综合分析； 将数据分析处理结果进行存储； 所述依次在边缘层和雾层进行传感器数据处理，包括在边缘层进行惯导单元数据处理，以及利用惯导单元数据进行基于设定阈值的人体动静态动作分类，其中，对惯导单元数据使用卡尔曼滤波算法进行去噪处理，对每一个维度的信号，使用卡尔曼滤波算法进行去噪，对系统进行下一时刻的预测，根据状态转移矩阵预测状态协方差，根据预测协方差和观测噪声协方差，计算卡尔曼增益用于权衡预测值和观测值，利用计算得到的卡尔曼增益结合观测值更新预测状态，得到k时刻最优估计状态，同时更新最优估计协方差； 所述依次在边缘层和雾层进行传感器数据处理，包括在雾层进行惯导单元数据处理，以及对于静态的动作采用DCNN模型进行训练和分类，其中，对惯导单元的加速度数据进行处理以减轻重力对运动分类的影响，表示为： ， 其中，代表传递函数，代表拉普拉斯变换中的复频率变量，指品质因数，指中心角频率，是经过滤波后的三轴加速度数据，是除去重力影响后的加速度数据； 所述在云层进行传感器数据建模和综合分析，包括在云层进行惯导单元数据建模其中，惯导单元数据建模包括利用DCNN分类器进行建模，采用6个层级递增的模块，前3个模块采用残差Inception结构，后3个模块引入动态可变形卷积以捕捉不规则运动特征，每个模块输出通道数从64逐步提升至512，并在卷积后加入SE注意力机制强化关键特征响应，在第三和第五模块后插入跨模态交互层，通过交叉注意力机制融合加速度与角速度的时空关联性。

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