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龙图腾网获悉厦门科司特电子股份有限公司申请的专利基于大数据分析的智能眼镜的故障预警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：CN121456679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610014740.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于大数据分析的智能眼镜的故障预警系统及方法是由朱仁景;易江强;林炜;杨玉笑设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的智能眼镜的故障预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能穿戴设备故障诊断技术领域，具体公开了基于大数据分析的智能眼镜的故障预警系统及方法。该系统采用边缘‑云端协同架构，包括部署于眼镜本地的边缘处理模块、部署于云端的深度分析模块以及协同通信与决策模块。边缘处理模块对传感器数据进行实时特征提取与异常评分；深度分析模块对上报信息进行深度故障诊断与趋势预测；协同通信与决策模块通过动态阈值自适应机制，智能决策数据上报与预警触发。该方法在保证毫秒级实时响应的同时，降低了数据传输负载，并提升了对早期故障征兆的检测精度。

本发明授权基于大数据分析的智能眼镜的故障预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的智能眼镜的故障预警系统，其特征在于，包括： 部署于智能眼镜本地的边缘处理模块，用于对智能眼镜内置的传感器产生的原始时序数据进行实时在线处理， 部署于远程服务器的云端分析模块，用于接收并处理由边缘处理模块上报的数据，执行深度的故障模式诊断与故障演化预测， 协同通信与决策模块，用于制定并动态调整边缘处理模块与云端分析模块之间的数据上报策略与预警触发机制； 所述边缘处理模块包括数据预处理子模块、轻量级特征提取子模块以及本地异常检测子模块； 所述数据预处理子模块用于对原始传感器数据进行标准化与滤波降噪处理； 所述轻量级特征提取子模块用于从预处理后的数据流中，以固定时间窗口为单位，同步提取时域统计特征与频域能量特征； 所述本地异常检测子模块内嵌预训练的单类支持向量机模型，用于构建设备正常运行状态在高维特征空间中的封闭边界，并对每个时间窗口提取的特征向量，计算其到该封闭边界的最短距离，并将该距离定义为实时异常分数； 所述云端分析模块包括特征融合与增强子模块、深度诊断模型子模块以及预测与知识库子模块； 所述特征融合与增强子模块用于接收来自多台智能眼镜边缘处理模块上报的浓缩特征序列与异常分数序列，并对来自同一设备的历史特征序列进行时间维度上的对齐与拼接以构建增强特征向量，同时将同一时间段内来自不同设备的同类传感器特征进行空间维度上的关联与对比分析； 所述深度诊断模型子模块采用基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络作为核心诊断模型，输入为经过特征融合与增强子模块处理后的长序列增强特征向量，输出为对应当前设备状态的故障类型概率分布向量； 所述预测与知识库子模块用于基于深度诊断模型输出的故障概率序列，利用指数平滑状态空间模型进行外推预测以估算各类故障在未来特定时间窗口内发生的概率，并维护全局故障知识图谱； 所述协同通信与决策模块包括动态阈值自适应单元；所述动态阈值自适应单元用于持续监控来自边缘处理模块的实时异常分数流以及来自云端分析模块的故障概率反馈，并运行双层阈值决策逻辑； 所述双层阈值决策逻辑的第一层为本地即时决策阈值，当实时异常分数大于该阈值时，指令边缘处理模块将当前时间窗口的原始数据快照及浓缩特征向量紧急上报至云端分析模块，并同步在眼镜端向用户发出初级警报； 所述双层阈值决策逻辑的第二层为云端累积决策阈值，所述云端累积决策阈值由云端分析模块根据近期接收到的同类设备群体异常报告频率、当前设备的故障概率预测值以及知识库中的案例匹配度进行动态计算与下发，当边缘处理模块上报的异常分数在一定时间周期内的累积加权值大于该云端累积决策阈值时，指令边缘处理模块启动周期性特征上报模式。

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