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龙图腾网获悉北京中科心研科技有限公司申请的专利基于可穿戴设备的异常行为预警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：CN116628562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211145992.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于可穿戴设备的异常行为预警方法及系统是由王澜;赵国朕设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可穿戴设备的异常行为预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可穿戴设备的异常行为预警方法及系统，为佩戴可穿戴式监控设备；采集并记录日常活动数据；根据日常活动数据建立日常活动水平模型；利用日常活动水平模型计算个体活动水平基线；将所采集到的实时活动数据与个体活动水平基线进行比对，并对活动数据是否异常做出判断；若出现异常活动数据，则向管理人员发出预警信号。本发明实时采集运动加速度数据，对人体行为进行识别和分析，构建机器学习模型，辨别出显著超过或低于正常活动水平范围的异常实时行为数据，及时发现风险行为，并向发送预警警报，预防严重后果发生。

本发明授权基于可穿戴设备的异常行为预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可穿戴设备的异常行为预警方法，其特征在于，佩戴可穿戴式监控设备；采集并记录日常活动数据；根据日常活动数据建立日常活动水平模型；利用日常活动水平模型计算个体活动水平基线；将所采集到的实时活动数据与个体活动水平基线进行比对，并对活动数据是否异常做出判断；若出现异常活动数据，则向管理人员发出预警信号；提取可穿戴式监控设备中实时采集的加速度数据，并提取加速度均值、加速度突变率和加速度熵；所述的日常活动水平模型为基于前三天采集数据中提取的加速度均值、加速度突变率和加速度熵构建而成的多元线性回归模型，其表达公式如下： AL＝β0+β1*meanACC+β2jerkACC+β3*entropyACC 其中：AL：日常活动水平模型； β0为多元线性回归模型中的常数项； β1，β2，β3为加速度均值、加速度突变率和加速度熵特征的回归系数； meanACC:1min内加速度平均值； jerkACC：加速度突变率，即使用线性回归得到1min内加速度一阶导的平均值； entropyACC:1min内加速度值的熵； 公式中N为1min内的加速度值采样个数，而pi为加速度值＝i这一事件在这1min内的发生概率，即取值为i的点的数量÷N。

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