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龙图腾网获悉湖南中医药大学第一附属医院((中医临床研究所))申请的专利一种基于视频监控的ICU患者异常识别方法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：CN120974118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511471714.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于视频监控的ICU患者异常识别方法是由蔡喆燚;朱志文;申艳涛;李刚飞;邹婵;余艳兰;刘彬;黄运华设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频监控的ICU患者异常识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于视频监控的ICU患者异常识别方法，涉及视频监控技术领域，包括：收集历史数据，根据收集的历史数据建立标准集和习惯特征集，基于标准集和习惯特征集生成预测集；收集实时数据，将实时数据与标准集、习惯特征集和预测集进行对比，得到数据的异常系数，根据数据的异常系数计算综合危险系数，基于综合危险系数触发预警；实时收集患者的若干种病情种类，通过两级识别方法筛选出一种病情种类，通过综合危险系数的计算，量化患者的危险程度，为医护人员提供直观的决策支持，通过标准集、习惯特征集和预测集的对比分析，提高了判断的准确性。

本发明授权一种基于视频监控的ICU患者异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频监控的ICU患者异常识别方法，其特征在于，包括： S101，收集历史数据，根据收集的历史数据建立标准集和习惯特征集，基于标准集和习惯特征集生成预测集；所述标准集为患者正常状态下的表情、动作和对应的生理数据，所述习惯特征集包括正常习惯和疾病习惯，正常习惯是指患者出现的与疾病无关的习惯性表情和动作，疾病习惯是指患者因生病所产生的习惯性表情和动作，所述预测集包括生理指标阈值和行为特征关注区； S102，收集实时数据，将实时数据与标准集、习惯特征集和预测集进行对比，得到数据的异常系数，根据数据的异常系数计算综合危险系数，基于综合危险系数触发预警；将实时收集的生理数据与标准集中的正常生理数据范围进行对比,根据偏离程度设定生理数据异常指数，将实时收集的表情和动作数据与标准集中的正常表情和动作进行对比,并与习惯特征集中的习惯性表情和动作进行匹配,根据异常程度设定表情动作异常指数，统计实时收集的习惯性表情和动作的出现频率,并与习惯特征集中的正常频率进行对比,根据频率异常程度设定频率异常指数，计算综合危险系数的公式为：，其中，表示综合危险系数，表示生理数据异常指数，表示表情动作异常指数，表示频率异常指数，、、为各指数的权重，且++=1； S103，实时收集患者的若干种病情种类，通过两级识别方法筛选出一种病情种类； 所述两级识别方法分别为生理指标的识别和行为特征的识别，根据患者的实时生理数据计算各病情种类的危险系数，选择危险系数最高的病情种类进入行为特征识别，根据筛选出的高风险病情进行行为特征识别，所述行为特征识别为通过三维空间坐标系映射冲突动作轨迹，所述冲突动作为从实时收集的动作数据中提取的与患者高风险病情相关的动作，计算该轨迹与各病情种类预设的关注区的重叠面积占比作为匹配度，当病情种类的匹配度超过阈值时，识别出病情种类。

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