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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利人员状态检测方法、电子设备、存储介质及程序产品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：CN120713480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511232853.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权人员状态检测方法、电子设备、存储介质及程序产品是由许博设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本人员状态检测方法、电子设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人员状态检测方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及计算机视觉技术领域，通过已训练完成的睡眠状态检测模型，能够高效地并大规模地提取人员头、肢体和躯干的空间位置特征及位移变化的时间特征，能覆盖“点头、趴睡和躺睡”三类典型睡眠状态，避免单一特征导致的漏检，且基于时空双维度特征判定，可有效区分“睡眠”与“正常状态”，避免了人工睡眠检测的主观性，提高对人员的睡眠状态检测的精准性。

本发明授权人员状态检测方法、电子设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种人员状态检测方法，其特征在于，包括： 获取人员的视频数据； 将所述视频数据输入至已训练完成的睡眠状态检测模型中，使得所述睡眠状态检测模型从所述视频数据中提取并识别所述人员的头、肢体和躯干的空间位置特征，以及头、肢体和躯干的位移变化的时间特征，并输出为所述人员的点头频率信息、趴睡时长信息和躺睡时长信息，包括： 采用第一特征提取层，从所述视频数据中提取所述人员的头、肢体和躯干的空间位置特征，以及头、肢体和躯干的位移变化的时间特征，以得到第一时空特征数据； 采用多个池化层，对所述第一时空特征数据进行池化处理，以得到第二时空特征数据； 采用第二特征提取层和第三特征提取层，对所述第二时空特征数据进行进一步提取核心特征，以得到第三时空特征数据； 采用多个池化层，对所述第三时空特征数据进行池化处理，以得到第四时空特征数据； 采用特征融合层，从所述第四时空特征数据中提取并融合所述第四时空特征数据的浅层细节特征、深层局部特征和全局结构特征，以得到第五时空特征数据，包括： 其中所述特征融合层包括第二特征提取层、第三特征提取层、特征分割层以及融合层； 采用所述第二特征提取层和所述特征分割层，从所述第四时空特征数据中提取浅层细节特征并进行特征分割，以得到第一浅层细节特征和第二浅层细节特征； 采用所述第二特征提取层和所述第三特征提取层，对所述第一浅层细节特征进行深层特征提取，以得到深层局部特征； 采用所述第三特征提取层和所述第二特征提取层，从所述第四时空特征数据中提取全局结构特征； 采用所述融合层，融合所述第一浅层细节特征、所述第二浅层细节特征、所述深层局部特征和所述全局结构特征，以得到融合特征数据； 采用所述第二特征提取层，对所述融合特征数据进行特征提取，以得到第五时空特征数据； 采用上采样层，将所述第五时空特征数据的特征维度处理至与所述第三时空特征数据的特征维度相同，以得到第六时空特征数据； 将所述第六时空特征数据与所述第三时空特征数据合并，以得到第七时空特征数据； 采用特征融合层，从所述第七时空特征数据中提取并融合所述第七时空特征数据的浅层细节特征、深层局部特征和全局结构特征，以得到第八时空特征数据； 采用多个池化层，对所述第八时空特征数据进行池化处理，以得到第九时空特征数据； 采用特征融合层，从所述第九时空特征数据中提取并融合所述第九时空特征数据的浅层细节特征、深层局部特征和全局结构特征，以得到第十时空特征数据； 采用第三特征提取层和第二特征提取层，对所述第十时空特征数据进行进一步提取核心特征，以得到第十一时空特征数据； 将所述第十一时空特征数据输入至推理层，以得到所述人员的点头频率信息、趴睡时长信息和躺睡时长信息； 若判定所述点头频率信息在预设时长内大于第一预设阈值、所述趴睡时长信息大于第二预设阈值和或所述躺睡时长信息大于第三预设阈值，则将所述人员标记为睡眠状态。

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