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龙图腾网获悉西南医科大学申请的专利基于多模态传感的智能疲劳状态评估与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：CN120570617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511068552.0，技术领域涉及：A61B5/332；该发明授权基于多模态传感的智能疲劳状态评估与监测系统及装置是由魏诗雨;黄艳芳;孙鸿燕设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态传感的智能疲劳状态评估与监测系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态传感的智能疲劳状态评估与监测系统及装置，涉及电数字数据处理技术领域。该基于多模态传感的智能疲劳状态评估与监测系统，包括：异常状态估计模块、异常状态累积分析模块和疲劳程度识别模块。本发明通过异常状态识别模型进行异常状态估计，同时进行影响程度分析以进行状态估计误差优化判定，然后通过趋势预测算法进行累积分析以进行累积分析误差优化判定，最后通过分层级预警机制进行疲劳程度识别，以判定是否有不同层级的预警与反馈需求，达到了提高智能疲劳状态估计与监测准确性的效果，解决了现有技术中存在智能疲劳状态估计与识别过程中对应的监测参数更新时间不同步导致的智能疲劳状态估计与监测准确性不高的问题。

本发明授权基于多模态传感的智能疲劳状态评估与监测系统及装置在权利要求书中公布了：1.基于多模态传感的智能疲劳状态评估与监测系统，其特征在于，包括：异常状态估计模块、异常状态累积分析模块和疲劳程度识别模块； 其中，所述异常状态估计模块用于通过穿戴设备中的多模态传感器获取目标对象的状态监测数据，并输入至已构建的异常状态识别模型进行异常状态估计，同时基于获取的状态估计影响数据对异常状态估计过程进行影响程度分析，以判定是否基于获取的心率信号频谱进行状态估计误差优化，提高噪声干扰下异常状态估计的准确性，所述状态估计影响数据包括最大耐受时长切换延迟和数据采样频率切换延迟； 所述异常状态累积分析模块用于在异常状态估计过程合格时，获取异常状态识别模型输出的异常状态数据并进行累积分析，同时进行累积分析误差优化判定以提高滑动窗口参数与生理信号实际变化特征之间的匹配度； 所述疲劳程度识别模块用于在累积分析合格时，基于累积分析的结果进行预设识别时段的疲劳程度识别，以判定是否基于疲劳程度识别过程中对应的异常状态发生变化时的持续时长，进行不同层级的预警与反馈需求，提高不同识别时段对应不同层级预警触发的及时性。

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西南医科大学，其通讯地址为：646699 四川省泸州市龙马潭区香林路1段1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”。