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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利一种基于跌倒风险预警的智能监测方法和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：CN120032474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510243664.9，技术领域涉及：G08B21/04；该发明授权一种基于跌倒风险预警的智能监测方法和系统是由毛亚詹;皮红英;周体;刘少妮;苏清清;李冬梅;赵静;来纯云设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跌倒风险预警的智能监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于跌倒风险预警的智能监测方法和系统，方法包括通过多模态传感器采集用户的运动数据；对运动数据进行多模态融合预处理，生成标准化时空联合特征序列；基于时空分层特征提取算法，提取短时运动突变特征向量和长时行为模式特征向量；将特征向量输入双通道风险预测模型，通过动态注意力权重分配算法计算融合风险指数；根据用户当前活动状态分类结果及环境感知数据，动态调整风险判定阈值，生成自适应预警触发条件；若满足预警触发条件，执行多级协同报警操作；基于用户历史跌倒事件数据、误报反馈信号及传感器置信度评估结果，通过增量式对抗训练算法更新双通道风险预测模型的结构参数。本发明可以提高跌倒预防的及时性和可靠性。

本发明授权一种基于跌倒风险预警的智能监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跌倒风险预警的智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过多模态传感器采集用户的运动数据，所述运动数据包括三维加速度、三维角速度、四元数姿态角及足底压力分布矩阵； S2：对所述运动数据进行多模态融合预处理，生成标准化时空联合特征序列，所述预处理包括加速度角速度关联校正及压力分布动态标定； S3：基于时空分层特征提取算法，从所述标准化时空联合特征序列中提取短时运动突变特征向量和长时行为模式特征向量； S4：将所述短时运动突变特征向量和长时行为模式特征向量输入双通道风险预测模型，通过动态注意力权重分配算法计算融合风险指数； S5：根据用户当前活动状态分类结果及环境感知数据，动态调整风险判定阈值，生成自适应预警触发条件； S6：若满足所述自适应预警触发条件，执行多级协同报警操作，所述报警操作包括本地设备响应、紧急联系人通知及医疗平台数据同步； S7：基于用户历史跌倒事件数据、误报反馈信号及传感器置信度评估结果，通过增量式对抗训练算法更新所述双通道风险预测模型的结构参数； 所述步骤S6的多级协同报警操作包括： S61：初级报警阶段触发肌肉电刺激模块，施加特定频率的预触发电脉冲： 其中，为电刺激信号；为脉冲振幅；为脉冲频率，随风险指数动态变化；为控制脉冲强度的灵敏度系数；为当前风险指数；为风险阈值； S62：中级报警阶段启动多模态感知验证，计算环境风险置信度： 其中，为环境风险置信度；表示场景重识别函数，用于比较当前场景与历史场景的相似性；和分别为历史场景和当前场景；表示平均光流强度，用于评估场景动态变化； S63：高级报警阶段执行医疗数据封装传输，生成符合HL7标准的紧急医疗数据包。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军总医院第二医学中心，其通讯地址为：100039 北京市海淀区复兴路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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