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龙图腾网获悉中山大学附属第三医院;广州联客信息科技有限公司申请的专利一种基于音频与视频特征大模型的困难气道评估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：CN119008005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411087793.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于音频与视频特征大模型的困难气道评估方法是由姚伟锋;罗雀华;容典;关山;韩雪;罗刚健;银琳;黑子清设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于音频与视频特征大模型的困难气道评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于音频与视频特征大模型的困难气道评估方法包括，通过困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值计算困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值调整系数，调整数据序列可以实现困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值异常波动，减少对困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合大模型训练数据序列的影响，实现了多参数对困难气道的评估；且综合考虑了困难气道的音频特征数据序列与为困难气道的视频特征数据序列，实现了多参数空间的维度计算。

本发明授权一种基于音频与视频特征大模型的困难气道评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于音频与视频特征大模型的困难气道评估方法，其特征在于，包括： 通过气道音频采集系统和气道视频采集系统实时采集困难气道状态特征，并采用高速低时延数据网通信方式将收集到的困难气道状态特征进行传输和处理； 所述通过气道音频采集系统和气道视频采集系统实时采集困难气道状态特征，并采用高速低时延数据网通信方式将收集到的困难气道状态特征进行传输和处理，包括： 所述处理方式为，对数据进行归一化处理和阈外数据剔除处理，以及困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合大模型训练数据序列处理； 所述困难气道状态特征至少包括困难气道的音频特征数据序列和困难气道的视频特征数据序列； 所述困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合大模型训练数据序列处理，包括： 计算困难气道音频视频特征数据空间混合序列； 具体的，计算困难气道音频视频特征数据空间混合序列公式表示为： 其中，dt为当前采样时刻困难气道音频视频特征数据空间混合序列；s为困难气道的音频特征数据序列；v为困难气道的视频特征数据序列；n为特征数据序列长度；a1为困难气道的音频特征数据序列平衡系数；a2困难气道的视频特征数据序列平衡系数；β1为困难气道的音频特征数据序列调和强度；β2为困难气道的视频特征数据序列调和强度； 计算困难气道音频视频特征数据时间混合序列、困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值； 具体的，计算困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值公式表示为： 其中，Xt为困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值；gt为当前采样时刻困难气道音频视频特征数据时间混合序列； 还包括： 计算困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合值调整系数； 计算困难气道音频视频特征数据空间混合序列和困难气道音频视频特征数据时间混合序列的融合大模型训练数据序列； 通过大模型服务器构建困难气道大模型，接收高速低时延数据网通信方式传输的困难气道状态特征，基于所述困难气道大模型对所述困难气道状态特征进行当前时刻大模型训练，得到困难气道大模型的预测评估； 根据所述预测评估，建立困难气道大模型辅助决策，并通过实时反向传播机制对所述困难气道大模型进行迭代优化。

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中山大学附属第三医院;广州联客信息科技有限公司，其通讯地址为：510630 广东省广州市天河区天河路600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”。