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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于动态视频监控的重症患者异常状态识别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：CN121121615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511648588.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于动态视频监控的重症患者异常状态识别方法及系统是由王沙沙;刘海芳;吕东方;樊茹;王媛媛;高岩;韩梦彤;李静;周婷;杨振设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态视频监控的重症患者异常状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了基于动态视频监控的重症患者异常状态识别方法及系统，属于视频识别技术领域。其中，该方法包括：获得多个动态视频流和多源监测数据序列；获得多个视频帧姿态估计节点框架序列；进行邻接异配分离，获得多个同配和异配视频帧姿态估计节点框架子序列集合，从而获得多个同配异常状态识别结果集合和多个异配异常状态识别结果集合，交互验证后，获得目标异常状态识别结果。本申请解决了现有技术中无法准确区分重症患者正常行为与异常状态、容易将跌倒和呼吸暂停等真实异常事件误判为噪声信号的技术问题，达到了准确识别重症患者异常状态、有效避免将异常事件误判为噪声、提升异常状态检测准确性和鲁棒性的技术效果。

本发明授权基于动态视频监控的重症患者异常状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态视频监控的重症患者异常状态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 布设多个视频监控摄像头，获取监控启动指令，基于所述监控启动指令对所述多个视频监控摄像头进行同步启动，获得多个动态视频流； 基于监控启动指令利用远程光电容剂描记术根据反射光谱信号，获得多源监测数据序列； 获取目标重症患者的初始姿态估计节点框架，遍历所述多个动态视频流中每个视频帧对所述初始姿态估计节点框架进行填充，获得多个视频帧姿态估计节点框架序列； 对所述多个视频帧姿态估计节点框架序列进行邻接异配分离，获得多个同配视频帧姿态估计节点框架子序列集合和多个异配视频帧姿态估计节点框架子序列集合，所述邻接异配分离是指对视频帧姿态估计节点框架序列中时间上相邻的视频帧姿态估计节点框架进行对比分析，判断相邻帧之间的姿态变化是否存在异常突变； 对多个同配视频帧姿态估计节点框架子序列集合和多个异配视频帧姿态估计节点框架子序列集合分别进行双通道异常状态识别，获得多个同配异常状态识别结果集合和多个异配异常状态识别结果集合； 结合所述多源监测数据序列对所述多个同配异常状态识别结果集合和所述多个异配异常状态识别结果集合进行交互验证，获得目标异常状态识别结果； 对多个同配视频帧姿态估计节点框架子序列集合和多个异配视频帧姿态估计节点框架子序列集合分别进行双通道异常状态识别，获得多个同配异常状态识别结果集合和多个异配异常状态识别结果集合，包括： 获取通道识别带宽集合，其中，所述通道识别带宽集合包括第一同配通道识别带宽、第二同配通道识别带宽、第一异配通道识别带宽和第二异配通道识别带宽； 分别将第一同配通道识别带宽和第二同配通道识别带宽作为感受野，构建第一同配异常状态识别通道和第二同配异常状态识别通道，将第一同配异常状态识别通道和第二同配异常状态识别通道并联，并将输出同时连接至第一全连接层，获得同配异常状态识别双通道； 分别将第一异配通道识别带宽和第二异配通道识别带宽作为感受野，构建第一异配异常状态识别通道和第二异配异常状态识别通道，将第一异配异常状态识别通道和第二异配异常状态识别通道并行连接，并将输出同时连接至第二全连接层，获得异配异常状态识别双通道； 利用所述同配异常状态识别双通道对所述多个同配视频帧姿态估计节点框架子序列集合进行双通道异常状态识别，获得多个同配异常状态识别结果集合； 利用所述异配异常状态识别双通道对所述多个异配视频帧姿态估计节点框架子序列集合分别进行双通道异常状态识别，获得所述多个异配异常状态识别结果集合。

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国人民解放军总医院第一医学中心，其通讯地址为：100080 北京市海淀区复兴路28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”。

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