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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于多维数据融合的老人跌倒风险预警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：CN114676956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210002384.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多维数据融合的老人跌倒风险预警系统是由胡鑫;丁德琼;李政佐;初佃辉设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据融合的老人跌倒风险预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维数据融合的老人跌倒风险预警系统，所述系统包括表现层、业务层、数据层和硬件设备层，表现层包括第三方服务提供商用户和机构管理员用户，第三方服务提供商用户主要用于数据查看页面，服务提供商通过查看前端展示的数据了解老人的部分身体信息以及跌倒风险；业务层包括基本信息数据管理模块、步态分析模块、姿态分析模块、摆臂均衡性检测模块和跌倒风险评估模块；数据层包括用户信息数据、距离点云数据、深度图像数据、腕表传感器数据以及模型分析得到的结果数据；硬件设备层主要包含本研究的硬件设备：激光雷达、深度镜头、智能腕表、树莓派和服务器。本发明所述系统受环境影响小，精度较高，因此能够提高风险评估的准确性。

本发明授权基于多维数据融合的老人跌倒风险预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据融合的老人跌倒风险预警系统，其特征在于包括：表现层、业务层、数据层和硬件设备层； 业务层包括基本信息数据管理模块、步态分析模块、姿态分析模块、摆臂均衡性检测模块和跌倒风险评估模块； 基本信息数据管理模块包括：老人信息管理模块、用户信息管理模块和数据可视化管理模块，用于管理基本信息和可供查看的数据； 步态分析模块包括：点云数据步态分析模块、行走步态特征提取模块以及行走区间定位模块，用于获取激光雷达扫描的数据并对其建立步态分析模型，进行行走轨迹的跟踪，根据对轨迹的跟踪实现对行走特征的提取，以及获得行走区间用于后续其他数据的定位； 姿态分析模块包括：图像数据姿态检测模块、骨骼姿势视角旋转模块以及行走姿态特征提取模块，用于获取深度摄像机拍摄的深度图像，通过步态分析的定位区间进行数据分割，之后使用训练好的姿势检测模型获取老人在行走过程中的骨骼姿势，对骨骼姿势进行视角的旋转，计算并提取后续用于融合分析的特征； 摆臂均衡性检测模块包括：自动关联系统计算模块，用于获取智能腕表采集的传感器数据，并使用步态分析得到的定位区间进行数据定位分割，最后计算自动关联系数；摆臂均衡性检测模块是针对智能腕表采集的老人手臂加速度与陀螺仪数据进行分析处理； 跌倒风险评估模块包含：多维数据融合跌倒风险预警模块，该模块用于使用提取得到的特征进行融合，通过预警模型实现跌倒风险的预测评估；所述跌倒风险评估模块用于对步态特征、姿态特征与自关联系数的多维数据特征融合计算分析； 自关联系数用来描述传感器数据表示的摆臂均衡性，计算当前波峰与前一时间段内数据之间的相似性，用该数据表示老人行走过程中手臂摆动的均衡性，若相似度低，说明此时手臂动作出现异常，反之属于正常行为，其具体方法如下： Step1：读入数据，加速度与陀螺仪数据均为三轴数据，计算其SignalMagnitudeVector，的计算公式如式（4-1）所示： （4-1） 式中为加速度或陀螺仪三轴的数据； Step2：通过Peakutils峰值检测程序找到波峰的位置； Step3：从当前波峰索引时刻向前搜索区间，计算当前波峰的自关联系数，计算公式如式（4-2）、（4-3）所示： （4-2） （4-3） 式中表示当前波峰索引在时间内的自关联系数；为计算自关联系数区间的范围；为时刻的的值；为从时刻到时刻的均值；为从时刻到时刻的标准差。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市威海文化西路2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”。