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龙图腾网获悉江南大学;无锡智语未来科技有限公司申请的专利基于多分支自适应深度融合的健康监测系统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：CN120527006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511024358.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多分支自适应深度融合的健康监测系统及装置是由王宁;田平安;王昕;周浩杰;吴明辉设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分支自适应深度融合的健康监测系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分支自适应深度融合的健康监测系统及装置，涉及健康管理辅助技术领域。该系统包括：数据获取模块获取目标人群的图像、文本和音频数据；健康监测模型构建模块构建多模态健康监测模型，该模型通过特征提取子模块对各模态数据提取特征，监督自编码器对齐子模块经自监督学习和基于标签的监督学习得到低维潜在表示向量，多分支自适应融合子模块以一种模态为主导自适应融合其他模态并通过门控机制调权重，动态门控深度融合决策子模块采用双分支架构生成多模态预测结果；健康评估模块据此生成健康状态评估结果。本发明通过多分支自适应深度融合架构，解决传统方法模态融合难等问题，提升健康监测的准确性、鲁棒性与智能化水平。

本发明授权基于多分支自适应深度融合的健康监测系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支自适应深度融合的健康监测系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，被配置为：获取与目标人群相关的图像数据、文本数据和音频数据； 健康监测模型构建模块，被配置为：构建多模态健康监测模型，所述多模态健康监测模型包括特征提取子模块、监督自编码器对齐子模块、多分支自适应融合子模块和动态门控深度融合决策子模块； 其中，所述特征提取子模块被配置为：分别对所述图像数据、所述文本数据和所述音频数据进行特征提取，得到图像模态特征、文本模态特征和音频模态特征； 所述监督自编码器对齐子模块被配置为：通过自监督学习和基于标签的监督学习，对各模态特征进行重构和优化，得到低维潜在表示向量； 所述多分支自适应融合子模块被配置为：基于所述低维潜在表示向量，以其中一种模态特征为主导模态特征，自适应融合其他两种模态特征，通过门控机制动态调整融合权重，得到图像融合特征、文本融合特征和音频融合特征，包括： 将所述低维潜在表示向量中的一种模态特征作为主导模态特征，其余两种模态特征作为辅助模态特征； 对于任意主导模态，其融合特征的生成过程表示为： 对所述辅助模态特征进行特征变换，得到特征变换后的辅助模态特征：，； 计算所述辅助模态特征的门控权重：，； 基于所述门控权重，对特征变换后的两种辅助模态特征进行加权求和，得到辅助模态融合特征：； 将经过线性变换的主导模态特征和所述辅助模态融合特征进行残差融合，得到每个模态的融合特征：， 其中，表示线性变换的权重参数，表示线性变换的偏置参数，表示音频模态，表示文本模态，表示图像模态； 所述动态门控深度融合决策子模块被配置为：采用双分支架构，对所述图像融合特征、所述文本融合特征和所述音频融合特征这种模态特征进行高维映射、特征提取和门控选择，最终加权融合生成多模态预测结果；其中，所述动态门控深度融合决策子模块由输入单元、门控特征选择单元、卷积特征提取单元和多模态决策输出生成单元构成； 其中，所述输入单元被配置为：将所述图像融合特征、文本融合特征和音频融合特征拼接成多模态联合特征向量； 所述门控特征选择单元被配置为：通过线性层将所述多模态联合特征向量映射到高维空间中，得到第一高维多模态特征向量：； 基于所述第一高维多模态特征向量，使用sigmoid函数生成动态门控权重：； 将所述动态门控权重和所述高维多模态特征向量相乘，得到自适应筛选结果； 所述卷积特征提取单元被配置为：通过线性层将所述多模态联合特征向量映射到高维空间中，得到第二高维多模态特征向量：； 通过多个一维卷积层对所述第二高维多模态特征向量进行深度特征提取，再通过sigmoid函数对卷积计算得到的特征向量进行门控激活，得到自适应筛选结果； 所述多模态决策输出生成单元被配置为：将所述自适应筛选结果和所述自适应筛选结果相加，并通过线性层映射回原始维度，生成最终的融合权重向量； 基于所述融合权重向量对所述图像融合特征、文本融合特征和音频融合特征进行加权求和，得到多模态融合特征； 将所述多模态融合特征输入多层感知机进行分类，通过构建的多模态损失函数优化多模态标签预测结果和真实标签之间的误差，得到多模态预测结果，为健康状态的概率值； 以及健康评估模块，被配置为：根据所述多模态预测结果生成健康状态评估结果，所述健康状态评估结果包括对目标人群健康状态的分类、评分或风险预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学;无锡智语未来科技有限公司，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。