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龙图腾网获悉深圳创维数字技术有限公司;清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种人体生理及运动状态异常检测方法及装置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：CN119405300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411454171.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种人体生理及运动状态异常检测方法及装置是由王兴军;杨逸飞;施驰设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体生理及运动状态异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明适用于机器学习的技术领域，提供了一种人体生理及运动状态异常检测方法及装置，所述人体生理及运动状态异常检测方法包括：获取所述体征采集器采集的实时体征数据以及预先训练得到的多种预设状态各自对应的标准体征数据；对所述实时体征数据进行语义分类，得到实时语义信息；每一个所述实时语义信息对应一种或多种所述预设状态；根据所述实时语义信息对应的标准体征数据，确定所述实时体征数据是否出现异常状态。本技术方案通过引入基于语义分类的异常检测方法，显著提高了穿戴设备中体征数据分析的准确度，增强了设备的实时性和智能化水平。

本发明授权一种人体生理及运动状态异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人体生理及运动状态异常检测方法，其特征在于，所述人体生理及运动状态异常检测方法应用于穿戴设备中的处理器，所述穿戴设备包括体征采集器以及处理器，所述人体生理及运动状态异常检测方法包括： 获取所述体征采集器采集的实时体征数据以及预先训练得到的多种预设状态各自对应的标准体征数据； 对所述实时体征数据进行语义分类，得到实时语义信息；每一个所述实时语义信息对应一种或多种所述预设状态； 根据所述实时语义信息对应的标准体征数据，确定所述实时体征数据是否出现异常状态； 其中，所述对所述实时体征数据进行语义分类，得到实时语义信息的步骤包括： 将所述实时体征数据输入监督模型，得到由所述监督模型输出的所述实时语义信息； 其中，在所述获取所述体征采集器采集的实时体征数据以及预先训练得到的多种预设状态各自对应的标准体征数据的步骤之前，还包括： 获取所述体征采集器采集的第一训练体征数据；所述第一训练体征数据由体征采集器采集目标用户在正常状态时的体征数据； 获取多个预设状态各自对应的第一历史体征数据；所述第一历史体征数据由体征采集器采集其他用户在所述预设状态时的体征数据； 将所述第一训练体征数据和所述第一历史体征数据输入目标生成模型，得到由目标生成模型输出的所述标准体征数据； 其中，所述将所述第一训练体征数据和所述第一历史体征数据输入目标生成模型，得到由目标生成模型输出的所述标准体征数据的步骤包括： 通过所述目标生成模型中的加噪网络对所述第一历史体征数据进行加噪处理，得到第一特征数据； 匹配实时语义信息对应的第一训练体征数据； 将所述第一特征数据与所述实时语义信息对应的第一训练体征数据融合，得到第二特征数据； 通过所述目标生成模型中的去噪网络对所述第二特征数据进行去噪处理，得到标准体征数据。

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