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龙图腾网恭喜吉林大学第一医院申请的专利一种非接触式跌倒检测方法及装置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：CN119577555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510132157.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种非接触式跌倒检测方法及装置是由袁琳设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式跌倒检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非接触式跌倒检测方法及装置，涉及智能健康监护技术领域，包括接收传感器检测的用户数据并对用户数据进行预处理；对所有传感器进行时间同步，根据初始时刻的人体位置和初始速度通过积分计算位置变化；计算位置变化量和方向角变化量，将速度变化量、位置变化量和方向角变化量融合，得到综合特征，对提取的综合特征进行降维处理，得到跌倒特征；使用机器学习算法构建用户行为模型，将跌倒特征输入用户行为模型，对提取的跌倒特征进行模式识别，确定是否存在跌倒行为；不断更新用户行为模型参数，确保系统能够自适应环境变化和个人行为习惯的差异，保持长期运行中的高精度和鲁棒性，为老年人及行动不便者的安全提供了可靠的保障。

本发明授权一种非接触式跌倒检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种非接触式跌倒检测方法，其特征在于：包括：接收检测区域内安装的多个传感器检测的用户数据并对用户数据进行预处理；利用全局时间同步机制对所有传感器进行时间同步，根据初始时刻的人体位置和初始速度通过积分计算位置变化；根据初始时刻的人体位置，计算速度变化量，根据位置变化，计算位置变化量和方向角变化量，将速度变化量、位置变化量和方向角变化量融合，得到综合特征，使用主成分分析PCA对提取的综合特征进行降维处理，得到跌倒特征；使用机器学习算法构建用户行为模型，将跌倒特征输入用户行为模型，对提取的跌倒特征进行模式识别，确定是否存在跌倒行为；持续收集新的用户数据和用户反馈，不断更新用户行为模型参数；所述综合特征的表达式为： ；其中，表示在时间的综合特征，表示速度变化量的权重系数，表示位置变化量的权重系数，表示最大速度变化量，表示最大位置变化量，表示最大方向角变化量，表示在时间的速度变化量，表示在时间的位置变化量，表示在时间的方向角变化量。

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吉林大学第一医院，其通讯地址为：130021 吉林省长春市新民大街1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”。