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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司申请的专利基于情绪识别和行为模式分析的老人跌倒预警与干预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：CN119723805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411860634.4，技术领域涉及：G08B21/04；该发明授权基于情绪识别和行为模式分析的老人跌倒预警与干预方法是由李公平;张一名;禹红刚;孙靖;王亚宏;李海峰设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于情绪识别和行为模式分析的老人跌倒预警与干预方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于情绪识别和行为模式分析的老人跌倒预警与干预方法，包括以下步骤：S1、收集老年人的面部表情数据集、语音信号数据集及行为数据集；S2、利用卷积神经网络模型分析收集到的面部表情数据集；S3、应用长短期记忆网络模型分析语音信号数据集；S4、设置ElderSense模型；S5、当分析结果显示风险分数高于预设的第一阈值时，通过智能设备向老年人发出预警信号，当分析结果显示跌倒风险高于预设的第二阈值时，通过智能设备向老年人及其照顾者发出预警信号。本发明能从多个角度全面评估老年人的跌倒风险，增加了对复杂情境下跌倒风险判断的准确性。

本发明授权基于情绪识别和行为模式分析的老人跌倒预警与干预方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情绪识别和行为模式分析的老人跌倒预警与干预方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过室内设置的摄像头、麦克风及多类别传感器收集老年人的面部表情数据集、语音信号数据集及行为数据集； S2、利用卷积神经网络模型分析收集到的面部表情数据集识别老年人的情绪状态； S3、应用长短期记忆网络模型分析语音信号数据集识别老年人的情绪状态并评估情绪强度； S4、设置ElderSense模型，ElderSense模型结合卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型的分析结果，通过基于机械学习算法的风险评估层，综合情绪状态、行为模式与历史跌倒数据，计算出当前的跌倒风险分数，给出对应的风险分数； 所述ElderSense模型构建包括： S41、整合卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型的分析结果，包括情绪状态标签、情绪强度评分、面部表情特征向量和语音特征向量，形成一个综合特征集合： ； S42、将综合特征集合与历史跌倒数据结合，通过基于机器学习的风险评估层，计算当前的跌倒风险分数： ； 其中，是基于综合特征集合和历史跌倒数据的风险评估函数，是基于情绪状态和情绪强度的风险调整函数，和是调节两种风险贡献的权重参数； S5、当分析结果显示风险分数高于预设的第一阈值时，通过智能设备向老年人发出预警信号，当分析结果显示跌倒风险高于预设的第二阈值时，通过智能设备向老年人及其照顾者发出预警信号，并通过摄像头确认老年人是否摔倒，如果摔倒自动拨打报警和救护电话。

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