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龙图腾网获悉无锡路通视信网络股份有限公司申请的专利一种基于多模数据实现姿态检测预警的方法及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：CN120452171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510926099.6，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于多模数据实现姿态检测预警的方法及系统是由周昊;翟先文;马金满;胡正风;吴海涛;陈浩东;侯方婷;钱瑜湘设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模数据实现姿态检测预警的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及姿态检测技术领域，具体公开了一种基于多模数据实现姿态检测预警的方法及系统，该方法包括：获取多模数据，其中，多模数据包括环境气压数据、用户的加速度数据、角速度数据、身高数据、磁场数据和体重数据；对多模数据进行预处理，以得到预处理后的多模数据；根据预处理后的多模数据进行多阶段姿态检测，并在多阶段姿态检测过程中根据预处理后的多模数据进行多模态预警；其中，多阶段姿态检测包括依次进行的失重检测、撞击检测和姿态稳定性检测；输出多阶段姿态检测结果和多模态预警信息。本发明能够显著降低误报率和漏报率，提供更个性化、更及时、更准确的跌倒风险管理，从而极大地提升用户安全保障水平和生活质量。

本发明授权一种基于多模数据实现姿态检测预警的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模数据实现姿态检测预警的方法，其特征在于，所述基于多模数据实现姿态检测预警的方法包括： 步骤S1：获取多模数据，其中，所述多模数据包括环境气压数据、用户的加速度数据、用户的角速度数据、用户的磁场数据、用户的身高数据和用户的体重数据； 步骤S2：对所述多模数据进行预处理，以得到预处理后的多模数据； 步骤S3：根据所述预处理后的多模数据进行多阶段姿态检测，并在多阶段姿态检测过程中根据所述预处理后的多模数据进行多模态预警；其中，所述多阶段姿态检测包括依次进行的失重检测、撞击检测和姿态稳定性检测； 步骤S4：输出多阶段姿态检测结果和多模态预警信息； 其中，所述根据所述预处理后的多模数据进行多阶段姿态检测中，还包括： 根据所述用户的体重数据对基准撞击加速度阈值进行修正，以得到修正撞击加速度阈值；及根据所述用户的身高数据对基准俯仰角阈值进行修正，以得到修正俯仰角阈值；以及根据所述用户的身高数据计算出最小高度差阈值；其中， （1）所述修正撞击加速度阈值的计算公式如下： ， 式中，为基准撞击加速度阈值；为所述用户的体重数据，单位为；为基准体重，单位为；为调整系数； （2）所述修正俯仰角阈值的计算公式如下： ， 式中，为基准俯仰角阈值；为所述用户的身高数据，单位为；为基准身高，单位为；为调整系数； （3）所述最小高度差阈值的计算公式如下： ， 式中，为所述用户的身高数据，单位为； 其中，所述在多阶段姿态检测过程中根据所述预处理后的多模数据进行多模态预警中，还包括： 第一，在多阶段姿态检测过程中，基于三维世界坐标系下的加速度数据解算出三维速度矢量，并根据三维速度矢量计算出表征单位时间内运动能量突变强度的动能梯度； （1）三维速度矢量解算： ， 其中，为用户在时刻的三维速度矢量；为在所述三维世界坐标系下的加速度矢量；为在时刻到之间的速度变化量；为用户在初始时刻的三维速度矢量； （2）动能梯度计算： 动能梯度的基本形式： ， 动能梯度的展开形式： ， 其中，为时间间隔；为用户的质量；为用户在时刻的三维速度矢量；为用户在时刻的三维速度矢量；为速度变化量矢量的模长平方；为用户在时刻的三维速度矢量的模长平方；为用户在时刻的三维速度矢量的模长平方；为两个速度矢量的点积； 第二，在多阶段姿态检测过程中，计算出用户的步态异常标志位和姿态失衡标志位；其中， （1）步态异常标志位的计算：对所述三维世界坐标系下的轴加速度进行分析，提取其主频率，当主频率且持续时间时，将所述用户的步态异常标志位置1，并触发步态异常预警； ， （2）姿态失衡标志位的计算：监测用户的姿态角变化率矢量，并计算出，当时，将所述用户的姿态失衡标志位置1，并触发姿态失衡预警；其中，，为修正姿态失衡阈值， ， ， 其中，为用户的俯仰角变化率，为用户的翻滚角变化率，为用户的偏航角变化率，为基准姿态失衡阈值；为用户的身高数据，单位为；为基准身高，单位为；为调整系数； 第三，在多阶段姿态检测过程中，计算出用户的跌倒风险评估值： ， 其中，为基准风险值；为步态异常标志位的系数，为动能梯度的系数，为俯仰角变化量的系数，为用户的步态异常标志位，为动能梯度；为用户的俯仰角变化量；为误差项； 第四，根据所述用户的跌倒风险评估值进行分级预警。

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