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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警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：CN120318984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510780291.9，技术领域涉及：G08B21/04；该发明授权一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法及系统是由张缓缓;孙瑞;葛矅光;张金玉;刘瑜葛设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法及系统，属于智能监测与健康安全技术领域，该方法包括：JetsonNano处理器处理摄像头获取的视频流，得到人体姿态检测结果；毫米波雷达获取人体运动状态信息，根据突变值判定运动状态，得到人体运动状态检测结果；血氧手环采集人体生理数据，识别突发性生理异常，得到生理异常数据；根据姿态检测结果、运动状态检测结果和生理异常数据，向云端平台发送不同等级的信号状态；云端平台接收并融合信号状态，基于融合后的多维度信息，采用跌倒行为分级预警并触发分级报警机制。解决了数据利用率低及响应手段单一的问题，提高了跌倒监测的准确率与适应性。

本发明授权一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法，其特征在于，包括： S1：获取视频流，并利用JetsonNano处理器分析视频流中的人体姿态，得到人体姿态检测结果，根据人体姿态检测结果，向云端平台发送不同等级的信号状态；其中，所述人体姿态包括倾斜角度和身体姿态恢复时间； S2：利用毫米波雷达获取人体运动状态信息，并根据人体运动状态信息判定人体运动状态信息，得到人体运动状态检测结果，根据人体运动状态检测结果，向云端平台发送不同等级的信号状态；其中，所述人体运动状态信息包括速度和加速度； S3：利用血氧手环获取人体生理数据，识别突发性生理异常，得到生理异常数据，根据生理异常数据，向云端平台发送不同等级的信号状态；其中，所述人体生理数据包括血氧饱和度和心率变异性指标； S4：采用云端平台将接收到的不同等级的信号状态进行时间同步和融合处理，基于融合后的数据进行跌倒行为分级预警，并基于阈值法，根据跌倒行为预警级别触发分级报警机制； 所述根据人体姿态检测结果，向云端平台发送不同等级的信号状态，包括： 当倾斜角度在35°~50°之间且身体姿态在1.5秒内恢复正常时，判定人体存在轻度跌倒行为，向云端平台发送信号1；当倾斜角度在50°~70°之间且超过2秒未恢复时，判定人体存在中度跌倒行为，向云端平台发送信号2；当倾斜角度大于70°且持续3秒未恢复时，判定人体存在重度跌倒行为，向云端平台发送信号3； 所述根据人体运动状态检测结果，向云端平台发送不同等级的信号状态，包括： 当速度超过2ms时，判定存在轻度跌倒行为，向云端平台发送信号1；若加速度超过3ms²时，判定存在中度跌倒行为，向云端平台发送信号2；当检测到速度突变8ms且加速度持续9.8ms²超过0.5秒时，判定存在重度跌倒行为，立即发送信号3； 所述S3中根据生理异常数据，向云端平台发送不同等级的信号状态，包括： 当检测到血氧饱和度低于90%时，判定存在中度跌倒行为，向云端平台发送信号2；若血氧饱和度低于85%以下，判定存在重度跌倒行为，向云端平台发送信号3；当血氧饱和度维持在95%-98%且心率变异性指标正常时，判定存在人体存在轻度跌倒行为，向云端平台发送信号1； 所述S4，具体包括： 云端平台接收来自于不同检测设备的信号状态，启动云端决策方法，统计检测设备的状态输出，若统计检测设备的状态输出相同，选择出现次数最多的信号状态作为初步决策，根据初步决策进行跌倒行为分级预警，并基于阈值法，若跌倒行为分级预警为低风险预警，采用本地语音报警；若跌倒行为分级预警为中高风险预警，采用短信报警、电话报警和APP报警的三级报警； 若统计检测设备的状态输出不相同，采用加权决策流程，包括： C1：对检测设备对应的信号状态数量赋予不同的权重； C2：基于赋予的权重和检测设备对应的信号状态数量，得到跌倒判定结果得分； C3：根据跌倒判定结果得分，进行分级报警。

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