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龙图腾网恭喜深圳大因医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的远红外生命体征监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：CN119732678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510263046.0，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于深度学习的远红外生命体征监测方法及装置是由周滔;李玲龙;曾垂友设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的远红外生命体征监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及体征监测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的远红外生命体征监测方法及装置。该方法包括以下步骤：获取监测区域热成像数据并进行热图生成，获得监测区域热图；对监测区域热图进行体征特征整合，获得监测区域用户生命体征数据；基于监测区域用户生命体征数据进行用户重心失衡检测，获得用户重心失衡行为数据；获取监测区域毫米波信号集并进行姿势变化行为分析，获得用户快速姿势变化行为数据；根据用户重心失衡行为数据以及用户快速姿势变化行为数据进行风险评估，获得监测区域用户跌倒风险数据；根据监测区域用户跌倒风险数据进行跌倒风险预警策略分析，从而获得用户跌倒风险预警策略。本发明能提高体征监测的准确性和效率。

本发明授权基于深度学习的远红外生命体征监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种远红外生命体征监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过远红外热成像仪器获取监测区域热成像数据，并对监测区域热成像数据进行监测区域热图生成，从而获得监测区域热图；所述监测区域热图即为监测区域温度分布图像集；步骤S2：对监测区域热图进行热量分布整合，从而获得监测区域热量分布图像集，并根据监测区域热量分布图像集进行监测区域用户生命体征特征整合，从而获得监测区域用户生命体征数据；步骤S3：基于监测区域用户生命体征数据进行用户行为模式识别，从而获得用户行为模式数据，并根据用户行为模式数据对监测区域温度分布图像集进行用户重心失衡检测，从而获得用户重心失衡行为数据；所述用户重心失衡检测具体为：对监测区域温度分布图像集进行像素温度时序变化整合，从而获得监测区域温度变化数据；根据用户行为模式数据与监测区域温度变化数据获得用户行动行为数据及用户静止行为数据；对用户行动行为数据以及用户静止行为数据进行行为转换时间点交集运算，从而获得用户行为转换时间点数据；根据用户行为转换时间点数据进行行为转换时间点体征变化特征提取，从而获得行为转换时间点呼吸频率变化数据以及行为转换时间点心跳率变化数据；对行为转换时间点呼吸频率变化数据以及行为转换时间点心跳率变化数据分别进行瞬时高体征变化量统计，从而获得瞬时高呼吸频率变化时间点数据以及瞬时高心率变化时间点数据；对瞬时高呼吸频率变化时间点数据以及瞬时高心率变化时间点数据进行时间点交集运算，从而获得用户重心失衡时间点数据，并对用户重心失衡时间点数据进行体征特征整合，从而获得用户重心失衡行为数据；步骤S4：通过毫米波模组获取监测区域毫米波信号集，并对监测区域毫米波信号集进行监测区域毫米波波动检测，从而获得监测区域毫米波波动数据；根据监测区域毫米波波动数据进行用户快速姿势变化行为分析，从而获得用户快速姿势变化行为数据；步骤S5：根据用户重心失衡行为数据以及用户快速姿势变化行为数据进行用户跌倒风险评估，从而获得监测区域用户跌倒风险数据；根据监测区域用户跌倒风险数据进行跌倒风险预警策略分析，从而获得用户跌倒风险预警策略，并上传至监测区域管理平台，以执行风险预警任务。

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