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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种基于机器视觉的高氧分压环境人员状态监测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：CN121460226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610003014.1，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权一种基于机器视觉的高氧分压环境人员状态监测系统是由张旭涛;吴侃;王小成;杨华;朱嘉琳;王佳丽;王昵设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的高氧分压环境人员状态监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉及智能安全监测技术领域，具体为一种基于机器视觉的高氧分压环境人员状态监测系统；包含数据采集、特征处理及可靠性分析模块；系统通过获取环境压力、氧分压及图像特征，确定受激随机共振增强系数；其核心是依据该系数与时序参数，计算环境噪声与人员语义基元的中断解耦概率，从而确定有效识别强度并评估人员意识状态；本发明利用受激随机共振机制，通过主动注入辅助噪声诱发共振，提升微弱信号的检出率，避免了传统滤波导致的微弱体征丢失，显著提升了极端信噪比环境下的探测极限。

本发明授权一种基于机器视觉的高氧分压环境人员状态监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的高氧分压环境人员状态监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取目标区域的图像特征参数，所述图像特征参数包括：环境压力强度、折射率波动率、环境氧分压、像素积分时间、初始像素灰度值及采样帧率； 第一处理模块，用于基于所述环境压力强度、所述环境氧分压、所述折射率波动率以及所述初始像素灰度值，确定受激像素噪声作用下目标区域的受激随机共振增强系数； 第二处理模块，用于依据所述像素积分时间、所述采样帧率和所述受激随机共振增强系数，计算目标区域图像中环境噪声基元与人员语义基元的中断解耦概率； 第三处理模块，用于根据所述环境噪声基元与所述人员语义基元，确定在所述采样帧率内目标人员运动轨迹相对于所述折射率波动率的有效识别强度； 可靠性分析模块，用于基于所述有效识别强度和所述人员语义基元，确定在所述采样帧率内目标人员的意识状态评估结果； 基于所述环境压力强度、所述环境氧分压、所述折射率波动率以及所述初始像素灰度值，确定受激像素噪声作用下目标区域的受激随机共振增强系数，包括： 采集环境压力强度和环境氧分压，调用折射率波动率及初始像素灰度值； 基于洛伦兹-洛伦茨方程及光化学噪声模型，确定目标区域在特定压力环境及折射率波动下的图像退化特征曲线； 将所述图像退化特征曲线与预设的随机共振阈值进行匹配，通过主动引入受激像素噪声，计算使得信号穿透力最大化的受激随机共振增强系数； 依据所述像素积分时间、所述采样帧率和所述受激随机共振增强系数，计算目标区域图像中环境噪声基元与人员语义基元的中断解耦概率，包括： 调用所述像素积分时间、所述采样帧率和所述受激随机共振增强系数； 将环境光化学噪声视为参数为所述像素积分时间的非线性分布随机变量； 通过解耦表示学习算法，在空间域分离所述环境噪声基元与所述人员语义基元，获得人员生命体征特征被环境噪声掩盖的中断解耦概率； 根据所述环境噪声基元与所述人员语义基元，确定在所述采样帧率内目标人员运动轨迹相对于所述折射率波动率的有效识别强度，包括： 调用所述环境噪声基元和所述人员语义基元； 根据所述人员语义基元在时间域的连续性与所述环境噪声基元的乘积，确定在所述采样帧率内排除折射率波动干扰后的运动特征有效识别强度； 基于所述有效识别强度和所述人员语义基元，确定在所述采样帧率内目标人员的意识状态评估结果，包括： 调用所述有效识别强度和所述人员语义基元； 基于双流异步概率骨架映射模型，计算在所述采样帧率内目标人员的微弱生命体征相位变化，输出人员意识状态评估结果。

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