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龙图腾网获悉天津茵诺科技集团有限公司申请的专利基于物联网的居家健康监测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN121278668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511860402.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于物联网的居家健康监测方法、系统、电子设备及存储介质是由黄超;许志斌;张金翔设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的居家健康监测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于物联网的居家健康监测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及物联网技术领域，其中，该方法包括：通过在认知障碍患者活动的居家公共区域采集关节运动序列、电器操作数据及响应延迟数据；对运动序列进行三维重建与轨迹修复得到第二运动轨迹数据；利用图卷积网络分析空间拓扑特征并提取运动关联特征；通过时空注意力机制建模时序关系，识别异常行为并生成活动评分与异常置信度；融合多模态数据生成健康评估分数，当分数低于阈值时触发健康干预。本申请提升了异常行为识别的准确性和健康状态评估的全面性。

本发明授权基于物联网的居家健康监测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的居家健康监测方法，其特征在于，包括： 在认知障碍患者活动的居家公共区域内，通过物联网传感设备采集多模态行为数据，所述多模态行为数据包括关节运动序列、电器操作数据以及响应延迟数据； 对所述关节运动序列进行三维构建，生成第一运动轨迹数据，并对所述第一运动轨迹数据进行优化处理，得到第二运动轨迹数据； 将所述第二运动轨迹数据输入至图卷积网络进行空间拓扑分析，输出运动关联特征； 通过时空注意力机制对所述运动关联特征进行时序建模，从建模结果中识别异常行为特征，并基于所述异常行为特征，生成完成度评分和异常行为置信度； 利用多任务学习架构，将所述完成度评分、所述异常行为置信度、所述电器操作数据以及所述响应延迟数据进行跨模态特征融合，生成健康评估分数； 当所述健康评估分数小于预设健康阈值时，启动针对认知障碍患者的健康监测干预流程； 所述利用多任务学习架构，将所述完成度评分、所述异常行为置信度、所述电器操作数据以及所述响应延迟数据进行跨模态特征融合，生成健康评估分数，包括： 通过多任务学习架构中的加权融合层，将所述完成度评分和所述异常行为置信度进行加权融合，得到第一评估分数； 通过多任务学习架构中的特征提取层，将所述电器操作数据和所述响应延迟数据进行时间对齐和特征提取，得到第二评估分数； 通过多任务学习架构中的融合层，将所述第一评估分数和所述第二评估分数进行组合，得到分数集合； 采用自适应加权算法，对所述分数集合中的各评估分数进行动态权重调整，基于权重调整后的评估分数，生成健康评估分数； 所述采用自适应加权算法，对所述分数集合中的各评估分数进行动态权重调整，基于权重调整后的评估分数，生成健康评估分数，包括： 获取所述分数集合中各评估分数对应的评估指标的重要性参数； 通过特征选择网络计算各评估分数的初始权重，将所述初始权重与所述重要性参数融合，得到各评估分数的中间权重； 通过自适应加权算法中的权重调整机制，结合实时环境数据，动态更新各评估分数的中间权重，得到各评估分数的目标权重； 基于所述各评估分数的目标权重，将各评估分数进行加权求和，生成健康评估分数； 所述通过自适应加权算法中的权重调整机制，结合实时环境数据，动态更新各评估分数的中间权重，得到各评估分数的目标权重，包括： 基于实时环境数据，生成环境状态向量； 计算所述环境状态向量与各评估分数的关联度指标； 基于所述关联度指标，利用所述权重调整机制动态修正各评估分数的中间权重； 根据所述环境状态向量，计算环境状态变化速率； 基于所述环境状态变化速率，将修正后的权重进行归一化处理，得到各评估分数的目标权重。

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