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龙图腾网获悉深圳市菲斯德林科技有限公司申请的专利健身设备的控制方法及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：CN121239721B 。

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：202511793528.3，技术领域涉及：H04L67/125；该发明授权健身设备的控制方法及系统是由林灿华;林锦华;林绿德设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本健身设备的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种健身设备的控制方法及系统，该方法包括：采集设备同步采集用户在训练过程中的多模态数据，并将所述多模态数据发送至控制设备，其中，所述多模态数据包括生理特征数据、运动动作数据以及环境数据；所述控制设备根据所述多模态数据通过画像构建模型构建用户的多维能力画像，并根据所述多维能力画像以及获取的训练输入数据及历史训练数据通过智能决策模型生成训练方案，其中，所述画像构建模型和所述智能决策模型均为云端服务器下发的模型；健身设备接收所述控制设备发送的训练方案，并根据所述训练方案对其自身的输出参数进行控制。本发明在确保安全性的条件下提升了运动训练效果。

本发明授权健身设备的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种健身设备的控制方法，其特征在于，包括： 采集设备同步采集用户在训练过程中的多模态数据，并将所述多模态数据发送至控制设备，其中，所述多模态数据包括生理特征数据、运动动作数据以及环境数据； 所述控制设备根据所述多模态数据通过画像构建模型构建用户的多维能力画像，并根据所述多维能力画像以及获取的训练输入数据及历史训练数据通过智能决策模型生成训练方案，其中，所述画像构建模型和所述智能决策模型均为云端服务器下发的模型； 健身设备接收所述控制设备发送的训练方案，并根据所述训练方案对其自身的输出参数进行控制； 其中，所述画像构建模型包括跨模态注意力层、特征融合层以及画像输出层；所述控制设备根据所述多模态数据通过画像构建模型构建用户的多维能力画像的步骤，包括： 所述控制设备对所述多模态数据进行时空对齐和置信度加权融合得到多模态数据矩阵；通过基于注意力机制的深度特征提取网络从所述多模态数据矩阵中提取多维度特征；对所述多维度特征进行降维和标准化处理得到多模态特征向量； 通过所述跨模态注意力层计算所述多模态特征向量中不同模态特征间相关性并分配注意力权重以得到加权融合特征向量； 基于所述加权融合特征向量通过所述特征融合层中的全连接网络和非线性激活函数进行深层特征交互与压缩得到综合特征表示； 通过所述画像输出层对所述综合特征表示进行线性变换和归一化处理以生成用户的所述多维能力画像，其中，所述多维能力画像包括用户力量水平、耐力特征、动作模式偏好以及疲劳恢复能力； 所述根据所述多维能力画像以及获取的训练输入数据及历史训练数据通过智能决策模型生成训练方案的步骤，包括： 获取所述历史训练数据，若所述历史训练数据的数据条数小于预设数据条数，则获取用户填写的问卷答案和体测结果，根据所述问卷答案和所述体测结果生成伪标签数据，将所述伪标签数据补充至所述历史训练数据中； 获取用户设置的所述训练输入数据，对所述训练输入数据、所述历史训练数据以及所述多维能力画像进行预处理及特征融合得到决策输入数据； 将所述决策输入数据输入所述智能决策模型中进行智能决策得到所述训练方案，其中，在智能决策时，所述智能决策模型以最大化训练收益为目标，所述训练收益=w1*效果收益+w2*安全收益+w3*坚持度收益，w1、w2以及w3为权重。

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