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龙图腾网获悉深圳市音络科技有限公司申请的专利基于环境感知与情境交互的老年人健康监护方法和系统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：CN121617592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610147912.4，技术领域涉及：G16H40/67；该发明授权基于环境感知与情境交互的老年人健康监护方法和系统是由丁帆;陶宇;王孙诣;丁小康;张小辉;梁瑞宇;王青云设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于环境感知与情境交互的老年人健康监护方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环境感知与情境交互的老年人健康监护方法和系统，属于智能健康监护技术领域，方法通过移动终端应用程序、可穿戴式终端与云端智能AI引擎协同工作，提供两种互补运行模式：第一监护模式，通过异常声学事件检测联合前向环境图像分析，实现跌倒等安全风险的精准识别与及时预警；第二互动模式，基于周期性或触发式采集的环境图像，在云端进行情境理解并动态生成个性化的认知训练任务，通过语音交互提升老年人认知活跃度。系统记录并融合安全事件与认知交互数据，构建全面的用户健康画像，并定期生成综合健康评估报告。本发明实现了安全监护与认知训练的深度融合，为老年人提供全面、主动、智能的健康守护。

本发明授权基于环境感知与情境交互的老年人健康监护方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于环境感知与情境交互的老年人健康监护方法，其特征在于，所述方法通过移动终端应用程序、可穿戴式终端与云端智能AI引擎协同执行，包括以下步骤： S1、通过移动终端应用程序，接收用户对运行模式的选择，所述运行模式包括第一监护模式与第二互动模式；其中，所述第一监护模式通过前向环境感知与异常声学事件联合判断风险，所述第二互动模式通过周期性或事件触发式的前向环境感知为基础进行情境式认知交互； S2、执行与所选模式对应的传感器启动与数据采集流程：若选择所述第一监护模式，则在所述可穿戴式终端本地启动异常声学事件检测模型，并设定前向摄像头模块进入低功耗待命状态；若选择所述第二互动模式，则在所述可穿戴式终端本地启动周期性环境感知模块，并设定前向摄像头模块为定时唤醒采集或基于简易运动检测的事件触发采集状态； 步骤S2具体包括如下步骤： S21、若选择所述第一监护模式，则在所述可穿戴式终端本地启动异常声学事件检测模型，并设定前向摄像头模块进入低功耗待命状态；其中： 所述异常声学事件检测模型对所述可穿戴式终端的麦克风持续采集的声学信号进行实时分析，检测包含跌倒撞击声、剧烈摩擦声和痛苦呻吟声在内的预设异常声学模式； 当检测到符合预设风险特征的异常声学事件时，自动生成第一控制指令，唤醒并控制前向摄像头模块立即采集一帧前向环境图像，图像用于捕捉用户前方的场景、地面状况及存在的障碍物，并将该图像与触发时刻的声学特征片段打包，标记为待确认风险事件数据包； S22、若选择所述第二互动模式，则在所述可穿戴式终端本地启动周期性环境感知模块，并设定前向摄像头模块为定时唤醒采集或基于简易运动检测的事件触发采集状态；其中：根据预设的互动计划或感知到用户所处环境发生变化，周期性或触发式生成第二控制指令，控制前向摄像头模块采集当前用户视野前方的环境图像或一段短视频片段，素材用于捕捉用户当前所处或关注的情境，并标记为互动情境素材数据； 所述异常声学事件检测模型通过以下工作流程获得： 在训练阶段，在服务器端搜集包含多种日常环境声音及标注有跌倒、碰撞和呼救的异常声学事件的音频数据集； 构建并训练一个基于梅尔频谱图特征和时序卷积神经网络的分类模型，具体为： 特征提取：对原始音频信号分帧后，提取包含静态梅尔频率倒谱系数及其一阶、二阶差分在内的多维特征向量，构成时序特征矩阵； 核心网络：采用具有因果膨胀卷积的TCN架构；通过堆叠多个膨胀率呈指数增长的卷积层，获得时序感受野； 使用模型蒸馏与量化压缩工具，将训练后的服务器端的异常声学事件检测模型转换为适用于所述可穿戴式终端的嵌入式处理器资源限制的轻量化推理模型，确保其能持续进行低功耗实时监听； S3、执行与所选模式对应的云端分析与反馈流程：若当前为第一监护模式，则将待确认风险事件数据包上传至所述云端智能AI引擎；若当前为第二互动模式，则将互动情境素材数据上传至所述云端智能AI引擎； S4、记录并分析用户在两种模式下的交互与事件数据，基于所述第一监护模式下的风险事件记录、用户确认响应以及所述第二互动模式下的任务完成表现数据，更新用户健康画像，并定期生成融合了安全态势与认知活跃度的综合健康评估报告。

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