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龙图腾网获悉深圳市展恒电子有限公司申请的专利基于智能穿戴设备控制芯片的运动监测分析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：CN120496875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510919873.0，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于智能穿戴设备控制芯片的运动监测分析方法及装置是由王晓红设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能穿戴设备控制芯片的运动监测分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及运动数据分析领域，尤其涉及一种基于智能穿戴设备控制芯片的运动监测分析方法及装置。该方法包括以下步骤：采集用户初始状态监测参数，异常数据识别，并进行异常剔除处理，得到优化运动监测参数；基于所述优化运动监测参数进行多模态状态融合感知，得到用户实时状态感知图；实时获取智能穿戴设备的定位信息，进行行为模式特征解析及动态行为轨迹演化，生成用户实时行为轨迹图；根据用户实时行为轨迹图对用户实时状态感知图进行疲劳迹象极限点预测及最优休息时间点计算，生成休息预警信号。本发明实现了精准分析用户的实时运动状态，最大限度地减少健康风险。

本发明授权基于智能穿戴设备控制芯片的运动监测分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于智能穿戴设备控制芯片的运动监测分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集用户初始状态监测参数，进行异常数据识别，并进行异常剔除处理，得到优化运动监测参数； 步骤S2：基于所述优化运动监测参数进行多模态状态融合感知，得到用户实时状态感知图； 步骤S3：实时获取智能穿戴设备的定位信息，进行行为模式特征解析及动态行为轨迹演化，生成用户实时行为轨迹图； 步骤S4：根据用户实时行为轨迹图对用户实时状态感知图进行疲劳迹象极限点预测及最优休息时间点计算，生成休息预警信号； 步骤S5：获取历史运动监测参数，并对用户实时状态感知图进行瞬态状态突变识别及逐个状态点状态偏移计算，得到多个状态点偏移值； 步骤S6：对多个状态点偏移值进行用户状态风险量化评估，并进行智能健康决策，构建智能风险处理策略； 其中，步骤S4的具体步骤为： 对用户实时状态感知图进行运动负荷解算，得到用户运动负荷状态特征； 对用户运动负荷状态特征进行体能消耗时序推测，构建时序体能消耗曲线； 根据用户实时行为轨迹图对时序体能消耗曲线进行运动疲劳状况深度挖掘，得到用户运动疲劳状况信息； 对用户运动疲劳状况信息进行疲劳迹象极限点预测，得到疲劳迹象极限点； 基于疲劳迹象极限点进行最优休息时间点计算，标记最优休息时间点； 基于所述最优休息时间点生成休息预警信号； 其中，所述对用户实时状态感知图进行运动负荷解算，得到用户运动负荷状态特征的具体步骤为： 基于用户实时状态感知图进行运行场景分析，得到当前用户运动场景； 根据用户实时状态感知图识别运动启始时间点； 基于所述运动启始时间点计算运动持续时长； 获取用户录入的体重信息； 根据所述体重信息、当前用户运动场景及运动持续时长进行运动负荷解算，得到用户运动负荷状态特征； 其中，步骤S5的具体步骤为： 基于智能穿戴设备控制芯片获取历史运动监测参数； 对所述历史运动监测参数进行用户个性化常规状态统计分析，构建常态化基准状态曲线； 对用户实时状态感知图进行多时段划分，生成多个状态感知窗口； 对多个状态感知窗口进行瞬态状态突变识别，提取非规则瞬态突变状态点； 基于常态化基准状态曲线对非规则瞬态突变状态点进行逐个状态点状态偏移计算，得到多个状态点偏移值； 其中，步骤S6的具体步骤为： 提取所述非规则瞬态突变状态点的异常时间戳； 根据所述异常时间戳对多个状态点偏移值进行多时段偏移趋势演变，生成多时段状态偏移趋势； 对所述多时段状态偏移趋势长期偏差态势预测，生成未来状态偏差预测态势； 对未来状态偏差预测态势进行用户状态风险量化评估，构建用户状态风险评估报告； 对用户状态风险评估报告进行智能健康决策，构建智能风险处理策略。

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