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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院申请的专利一种新生儿监护室环境预警监控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：CN119625919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411727864.3，技术领域涉及：G08B21/02；该发明授权一种新生儿监护室环境预警监控系统及方法是由晏玲;郎瑜;文成;杨珍设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新生儿监护室环境预警监控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种新生儿监护室环境预警监控系统及方法，包括：数据采集模块采集新生儿监护室内的环境信息；数据处理模块对环境信息进行预处理；数据判断模块判断预处理后的环境信息是否属于预设安全范围，若否，则生成预警信息；数据分析模块对环境信息，采用神经网络模型进行分析，识别新生儿监护室内每个医护人员手部的清洁状态信息，判断医护人员手部是否处于手卫生完成状态，若否，则生成手部清洁提示信息；中控预警模块接收预警信息，并根据预警信息，进行预警，接收手部清洁提示信息，进行显示和预提醒。本方案能对采集的新生儿监护室内的环境信息，进行多方向分析，提高数据利用率，保障监控的准确性和全面性。

本发明授权一种新生儿监护室环境预警监控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种新生儿监护室环境预警监控系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集新生儿监护室内的环境信息；环境信息包括监控视频图像信息； 数据处理模块，用于对环境信息进行预处理； 数据判断模块，用于判断预处理后的环境信息是否属于预设安全范围，若否，则生成预警信息，并发送给中控预警模块； 数据分析模块，用于对预处理后的环境信息采用神经网络模型进行分析，识别新生儿监护室内医护人员手部的清洁状态信息，包括： 采用CNN神经网络模型，将监控视频图像信息作为输入，输出每个医护人员手部的清洁状态信息； 其中CNN神经网络模型，包括：输入层、输出层、若干卷积层、池化层、全连接层，具体结构为：一个输入层和输出层，两个卷积层、池化层和全连接层； 输入层输入监控视频图像信息，依次通过卷积层进行图象特征提取，池化层进行图象特征压缩，全连接层进行根据图象特征分析每个医护人员手部的清洁状态信息；包括： 预处理后的监控视频图像信息通过输入层输入，并传输给第一卷积层进行图象特征C1提取； 将图像特征C1输入到第一池化层进行图象特征压缩，获取到图像特征S2，池化层采用的策略为最大池化； 将图像特征S2输入到第二卷积层进行图象特征C3提取； 将图像特征C3输入到第二池化层进行图象特征压缩，获取到图像特征S4； 将图像特征S4输入到第一全连接层，进行每个医护人员手部的清洁状态信息分析，获取输出结果F5，并对输出结果F5采用LeakyReLU函数进行激活； 将激活的输出结果F5输入到第二全连接层，进行每个医护人员手部的清洁状态信息分析，获取输出结果F6，并对输出结果F6采用LeakyReLU函数进行激活；其中第一全连接层，第二全连接层的节点数，均大于等于图像特征S4的个数； 将激活的输出结果F6输入输出层，进行转换，输出最终预测结果，作为医护人员手部的清洁状态信息； 采用历史的监控视频图像信息和医护人员手部的清洁状态信息，构建训练集和验证集，对CNN神经网络模型进行训练和验证，包括： 采用训练集对构建的CNN神经网络模型进行训练； 采用验证集对训练后的CNN神经网络模型进行验证，若符合预设要求，则完成训练，输出训练后的CNN神经网络模型； 若不符合预设要求，则继续对CNN神经网络模型进行训练； 训练过程中对全连接层中节点的权重，采用优化算法进行权重更新，包括： 随机生成若干权重方案，作为个体方案，形成初始的种群； 根据CNN神经网络模型的训练评估值，构建权重评估函数评估最终预测结果和实际结果的差值，为： ； 其中为权重评估值，为均方差损失函数，为调节常数； ； 其中为，为训练集中第组训练数据中的输入数据的作为输入的CNN神经网络模型输出的最终预测结果，为训练集中第组训练数据中的实际结果； 根据权重评估函数，选择初始种群中的权重方案，进行迭代优化，获取最优的权重方案；包括： 初始化迭代次数k=1； 根据种群中的个体方案，设置CNN神经网络模型中的权重，并采用相同的训练集，对不同权重的CNN神经网络模型进行训练，获取对应的最终预测结果； 根据均方差损失函数，计算每个个体方案的权重评估值，其中为第个个体方案的权重评估值；还包括：比较每个个体方案k次迭代中的权重评估值是否大于k-1次迭代中对应父代的权重评估值，若否，则将k次迭代中该个体方案替换为其父代的个体方案，若是，则执行根据每个个体方案的权重评估值，采用轮盘赌的方式，在初始种群中选择个个体方案；选择概率和权重评估值大小成正比； 对选择的个体方案，进行变异和交叉，并剔除无法实现的个体方案，形成新的种群； 判断当前迭代次数是否等于预设次数，若是，则获取权重评估值最大的个体方案作为最优的权重方案，若否，则更新迭代次数k=k+1，并再执行根据种群中的个体方案，设置CNN神经网络模型中的权重，并采用相同的训练集，对不同权重的CNN神经网络模型进行训练，获取对应的最终预测结果； 根据清洁状态信息，判断医护人员手部是否处于手卫生完成状态，若否，则生成手部清洁提示信息，并发送给中控预警模块； 中控预警模块，用于接收预警信息，并根据预警信息，进行预警；还用于接收手部清洁提示信息，并根据手部清洁提示信息，进行显示和预提醒。

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中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院，其通讯地址为：400038 重庆市沙坪坝区高滩岩正街30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”。

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