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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利一种多模态位姿评估方法以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：CN120093285B 。

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：202510291763.4，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种多模态位姿评估方法以及装置是由郭凯;吴煜雯;魏野;王灿;王杰;刘畅;马哈茂德·艾尔萨曼缇;李广泽设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态位姿评估方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态位姿评估方法以及装置，属于健康监测领域，通过摄像头采集人体的动态视频，得到视频数据；通过设置于坐垫以及背心的压力传感器采集位姿相关的压力分布数据；通过设置于背心的光纤传感器贴合脊柱测量脊柱的弯曲数据；对数据进行统一时间分辨率以及空间配准，对三种数据进行特征提取，对提取后的特征进行加权融合；设计并训练深度学习模型：将加权融合后的多种特征输入所述深度学习模型，并输出评估结果，通过上述步骤，能够精准评估人在不同场景下的位姿。

本发明授权一种多模态位姿评估方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态位姿评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据采集：通过摄像头采集人体的动态视频，得到视频数据；通过设置于坐垫以及背心的压力传感器采集位姿相关的压力分布数据；通过设置于背心的光纤传感器贴合脊柱测量脊柱的弯曲数据； 数据融合：将视频数据和压力分布数据采用多次样条插值进行时间对齐，将弯曲数据进行降采样以匹配所述压力分布数使摄像头、压力传感器以及光纤传感器的数据时间分辨率统一；建立全局姿态坐标系，采用仿射变换方法，将压力传感器网格映射到骨架关键点拓扑结构，计算对应区域的受力情况，优化摄像头、压力传感器以及光纤传感器的坐标系之间的对齐误差，提高空间匹配精度； 特征提取：采用深度神经网络对视频数据进行姿态估计，提取人体关键点坐标，计算躯干倾斜角、头部偏移量以及运动频率；根据压力分布数据计算压力中心坐标、非对称指数、纵向压力梯度、横向压力波动；根据脊柱的弯曲数据计算脊柱各位置的曲率以及脊柱弯曲角；计算不同提取特征的注意力权重，对特征进行加权融合； 设计并训练深度学习模型：采用复合损失函数构建深度学习模型，优化分类和回归任务，并防止模态崩塌；采集包括错误姿势和正常姿势的多个姿势数据，结合视频关键点检测、压力分布图分析与光纤曲率信号计算对数据采用多模态融合方式进行标注，采用分阶段训练方法对模型进行训练； 结果评估：将加权融合后的多种特征输入所述深度学习模型，并输出评估结果。

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