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龙图腾网获悉合肥职业技术学院申请的专利一种老年人跌倒风险评估与动态防护干预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：CN120892990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511019206.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种老年人跌倒风险评估与动态防护干预系统及方法是由杨金鑫;王岑;赵红;付晓兰;王欢设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种老年人跌倒风险评估与动态防护干预系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种老年人跌倒风险评估与动态防护干预系统及方法，涉及计算机视觉技术领域，包括硬件组成模块、软件与算法模块、干预机制模块、系统集成与优化模块、应用场景模块，所述硬件组成模块用于通过多模态传感器实时采集老年人运动姿态、步态及环境数据，为风险评估与防护提供硬件支持，本发明通过注意力机制实现视觉、惯性及环境数据的深度融合，结合轻量化CNN‑LSTM网络快速提取时空特征，再基于生物力学模型精准计算质心与支撑面动态关系，有效提升了姿态分析的实时性与跌倒风险评估的准确性，在降低计算资源消耗的同时，使系统对老年人跌倒风险的预测准确率极大提高，误报率降低，为分级防护策略提供可靠依据。

本发明授权一种老年人跌倒风险评估与动态防护干预系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种老年人跌倒风险评估与动态防护干预系统，其特征在于：包括硬件组成模块、软件与算法模块、干预机制模块、系统集成与优化模块、应用场景模块，其中： 所述硬件组成模块用于通过多模态传感器实时采集老年人运动姿态、步态及环境数据，为风险评估与防护提供硬件支持； 所述软件与算法模块用于通过融合多模态数据与轻量化智能算法，进行老年人姿态实时分析、跌倒风险预测及分级防护策略生成，并集成隐私保护加密计算； 所述干预机制模块用于通过生物力学仿真预判失衡趋势，结合MEMS微喷气式气囊与强化学习动态阈值，进行分级精准防护与跌倒应急联动； 所述系统集成与优化模块用于通过嵌入式边缘计算、隐私保护协同学习及动态资源管理，进行高效部署与持续优化； 所述应用场景模块用于适配家庭、养老院及公共场所的不同环境，提供定制化跌倒防护解决方案； 所述硬件组成模块包括视觉感知单元、惯性传感单元、环境感知单元、穿戴式监测单元、数据预处理单元，其中： 所述视觉感知单元用于通过深度摄像头与RGB相机获取人体三维姿态坐标及环境语义信息； 所述惯性传感单元用于通过IMU阵列采集加速度、角速度的运动参数，补偿视觉遮挡误差； 所述环境感知单元用于利用毫米波雷达与红外传感器检测地面湿滑度、障碍物分布的环境风险因子； 所述穿戴式监测单元用于集成柔性压力传感器监测足底压力分布与重心变化； 所述数据预处理单元用于对原始传感器数据进行降噪、格式转换与同步处理，为后续分析提供标准化数据； 所述软件与算法模块包括多模态融合单元、轻量化分析单元、风险预测单元、策略生成单元、隐私计算单元，其中： 所述多模态融合单元用于采用注意力机制加权融合视觉、IMU及环境数据，生成时空一致的运动表征； 所述轻量化分析单元基于蒸馏剪枝后的CNN-LSTM网络进行实时姿态估计与步态周期分析； 所述风险预测单元用于通过生物力学模型计算质心投影与支撑面关系，输出跌倒概率； 所述策略生成单元用于根据风险评估结果，生成对应的分级防护策略，指导干预机制执行； 所述隐私计算单元用于采用联邦学习框架，在边缘端完成数据脱敏与加密聚合； 所述干预机制模块包括风险预判单元、防护执行单元、动态调优单元、应急联动单元，其中： 所述风险预判单元基于生物力学仿真模型，实时分析老年人动作趋势，预判失衡风险； 所述防护执行单元用于根据分级防护策略，触发MEMS微喷气式气囊进行物理缓冲防护； 所述动态调优单元用于利用PPO强化学习算法，根据用户历史数据动态调整风险阈值； 所述应急联动单元用于跌倒确认后自动触发GPS定位报警并推送医疗档案至急救中心。

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