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龙图腾网获悉中科明智教育科技(北京)有限责任公司申请的专利基于生物传感器的实时健康状态监测系统及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：CN120983030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511162475.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于生物传感器的实时健康状态监测系统及方法是由王超设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物传感器的实时健康状态监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及健康状态监测技术领域，具体是一种基于生物传感器的实时健康状态监测系统及方法。本方案通过多模态数据融合，将生物传感器采集的姿态、心率、血氧等生理数据与图像采集的体态及环境视频结合，解决了单一数据源监测的局限，避免传统跌倒预警因弯腰等正常动作误报，或高原反应预警仅提示缺氧却无法关联跌倒风险的问题。结合预训练的风险评估模型输出分级风险等级，触发低风险提示减速、高风险声光报警等针对性预警，为高原地区老年人提供更精准、及时的健康监测服务，有效降低因环境与生理状态交互引发的跌倒风险。

本发明授权基于生物传感器的实时健康状态监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于生物传感器的实时健康状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过生物传感器采集用户的生理数据，所述生物传感器包括集成于可穿戴设备的姿态传感器、心率传感器、血氧传感器和呼吸频率传感器； S2：对所述生理数据进行预处理，提取高原反应特征和跌倒风险特征；所述高原反应特征包括SpO2下降速率、呼吸频率异常值、心率突变值；所述跌倒风险特征包括前倾角突变值、步态对称性下降值；通过用户日常活动数据统计得到基线生理数据； S3：通过图像采集设备采集用户的体态视频和环境视频； S4：对所述体态视频和环境视频进行特征提取，得到体态异常特征和环境风险特征；所述体态异常特征包括双脚间距缩小值、重心偏移方差；所述环境风险特征包括陡坡标志和急促行走标志； S5：将所述高原反应特征、跌倒风险特征、体态异常特征和环境风险特征进行多模态融合，构建风险关联矩阵； S6：基于预训练的风险评估模型，将所述风险关联矩阵输入模型，输出当前健康风险等级； S7：根据所述健康风险等级触发相应预警； S8：将所述生理数据、视频数据、特征提取结果、健康风险等级和预警信息存储至本地存储器，并通过无线通信模块发送至远程终端； 所述风险关联矩阵通过以下方式构建：计算缺氧平衡关联值，用于量化低氧环境对用户平衡能力的影响；计算环境行为关联值，用于量化地形和行走速度对用户体力消耗的综合影响； 所述缺氧平衡关联值的计算公式为： ； 其中，表示缺氧平衡关联值，表示SpO2下降速率，表示重心偏移方差，表示前倾角突变值； 所述环境行为关联值的计算公式为： ； 其中，表示环境行为关联值，表示陡坡标志，表示急促行走标志。

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