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龙图腾网获悉湖北物资流通技术研究所(湖北物资流通生产力促进中心)申请的专利水上人员智能可穿戴设备及水上人员定位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：CN119846682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411987411.4，技术领域涉及：G01S19/48；该发明授权水上人员智能可穿戴设备及水上人员定位方法是由刘斌;李志海;袁浩;陈刚设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本水上人员智能可穿戴设备及水上人员定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种水上人员智能可穿戴设备及水上人员定位方法，水上人员智能可穿戴设备包括主控单元、定位单元、多维度监测单元、长距离通信单元、高能量密度电池单元和报警单元；定位单元获得水上人员在当前水域的高精度定位信息；多维度监测单元监测水上人员的多维度数据，判定水上人员是否处于溺水风险状态；长距离通信单元采用卫星通信与5G通信与用户终端通信；高能量密度电池单元采用新型锂硫电池，主控单元根据各单元的运行状态动态分配电量；报警单元生成救援报警信号，主控单元判断水上人员处于溺水风险状态时发出救援报警信号。本发明提高水上人员智能可穿戴设备的定位精度、溺水风险预判能力和通信性能，提高了水上人员的安全保障。

本发明授权水上人员智能可穿戴设备及水上人员定位方法在权利要求书中公布了：1.一种水上人员智能可穿戴设备，其特征在于，包括主控单元、定位单元、多维度监测单元、长距离通信单元、高能量密度电池单元和报警单元；所述主控单元分别与所述定位单元、所述多维度监测单元、所述长距离通信单元、所述高能量密度电池单元和所述报警单元连接，用于接收和处理各单元的数据； 所述定位单元采用多卫星定位系统与水下定位基站协同定位，所述多卫星定位系统包括GPS、北斗和GLONASS卫星定位系统，所述水下定位基站布设于常规划定水域的水底，通过声波信号与所述水上人员智能可穿戴设备进行通信，获得水上人员在当前水域下的高精度定位信息； 所述多维度监测单元包括多个传感器，用于实时监测水上人员的多维度数据，并将所述多维度数据传输至所述主控单元进行综合分析，以判定水上人员是否处于溺水风险状态；所述多维度数据包括心率信息、体温信息、血压信息、水中姿态信息、肢体动作信息以及水对人体的压力信息； 所述长距离通信单元采用卫星通信与5G通信，若当前水域的卫星通信的信号强度大于5G通信的信号强度时，基于卫星通信与用户终端进行通信；若当前水域的卫星通信的信号强度小于5G通信的信号强度，或当前水域与岸边的距离小于等于预设距离时，基于5G通信与用户终端进行通信； 所述高能量密度电池单元采用新型锂硫电池，所述主控单元根据各单元的运行状态动态分配电量； 所述报警单元包括多种报警信号生成模块，用于生成多种救援报警信号，所述主控单元判断水上人员处于溺水风险状态时，发出救援报警信号； 其中，基于所述多维度数据确定水上人员是否处于溺水风险状态，包括： 对所述多维度数据进行滤波处理，得到滤波后多维度数据，并在所述滤波后多维度数据中提取与溺水风险相关的风险评估数据特征； 将所述风险评估数据特征输入至预先构建的风险评估模型中，得到所述风险评估模型输出的风险评估概率值；所述风险评估模型基于样本数据特征及其对应的风险评估标签结果训练得到； 若所述风险评估概率值大于等于预设概率阈值，则确定所述水上人员处于溺水风险状态； 若所述风险评估概率值小于所述预设概率阈值，则确定所述水上人员处于无溺水风险； 训练约束条件为：每个样本数据特征的损失函数值均小于等于预设损失阈值，且，相邻两个损失函数值的损失差值小于预设差值阈值，且，损失差值呈递减趋势；所述风险评估模型的训练过程如下： 将每个样本数据特征输入至初始训练好的初始评估模型中，得到所述初始评估模型输出的每个样本数据特征的风险评估预测结果； 基于所述初始评估模型的损失函数结合每个样本数据特征的风险评估标签结果和风险评估预测结果，计算每个样本数据特征的损失函数值； 若基于每个样本数据特征的损失函数值确定不满足所述训练约束条件，则基于每个样本数据特征的风险评估标签结果和风险评估预测结果，调整所述初始评估模型的模型参数，直至调整后的评估模型输出的每个样本数据特征的损失函数值满足所述训练约束条件，得到所述风险评估模型； 损失函数表示为： ，其中，表示第个样本数据特征的损失函数值，表示第个样本数据特征的风险评估标签结果，表示第个样本数据特征的风险评估预测结果，表示预设的权重系数； 通过调整系数调整初始评估模型的模型参数，调整系数的计算公式如下： ； 其中，表示调整系数，表示样本数据特征的数量，表示风险评估标签结果的标准差，表示风险评估预测结果的标准差，表示风险评估标签结果的均值，表示风险评估预测结果的均值，表示最小值函数，表示最大值函数。

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