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龙图腾网获悉山东达迈信息科技发展有限公司申请的专利基于图像识别与环境感知的睡眠管理优化系统及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：CN120388672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510523154.7，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权基于图像识别与环境感知的睡眠管理优化系统及方法是由尹晓丹;尹腾飞设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别与环境感知的睡眠管理优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别与环境感知的睡眠管理优化系统及方法，包括图像识别模块：采集图像数据，通过优化仿生神经网络从图像数据中获得第一睡眠状态数据；环境感知模块：采集睡眠环境数据，通过一个时空环境睡眠质量关联模型从睡眠环境数据中获取时间维度特征和空间维度特征并通过小型神经网络自适应调整权重获得第二睡眠状态数据；睡眠管理模块：基于第一睡眠状态数据和第二睡眠状态数据通过一个改进强化学习策略生成持续优化的睡眠管理策略，能够根据不同睡眠状态和环境条件为睡眠者提供个性化的建议，满足不同用户的多样化需求。

本发明授权基于图像识别与环境感知的睡眠管理优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于图像识别与环境感知的睡眠管理优化系统，其特征在于，包括： 图像识别模块：采集图像数据，通过优化仿生神经网络从图像数据中获得第一睡眠状态数据； 所述图像数据包括面部表情图像数据和身体姿态图像数据； 环境感知模块：采集睡眠环境数据，通过一个时空环境睡眠质量关联模型从睡眠环境数据中获取时间维度特征和空间维度特征并通过小型神经网络自适应调整权重获得第二睡眠状态数据； 所述时空环境睡眠质量关联模型包括捕捉睡眠环境数据随时间的变化趋势部分和捕捉睡眠环境数据的传感器节点之间的空间关联部分； 所述捕捉睡眠环境数据随时间的变化趋势部分采用长短时记忆网络捕捉睡眠环境数据随时间变化趋势，生成反映当前时间点环境参数时间特征的隐藏状态获得时间特征维度； 所述捕捉睡眠环境数据的传感器节点之间的空间关联部分利用图卷积网络对传感器网络建模，将不同传感器节点视为图的顶点，节点间物理连接或相关性视为边，并在图卷积操作之前对邻接矩阵添加自环获取度矩阵，通过图卷积操作获得空间特征维度； 睡眠管理模块：基于第一睡眠状态数据和第二睡眠状态数据通过一个改进强化学习策略生成持续优化的睡眠管理策略； 所述改进强化学习策略构建过程为： 所述改进强化学习策略包括优化策略网络、价值网络和奖励函数； 所述优化策略网络将生物神经元连接权重调整模式应用到优化策略网络参数初始化中，初始化完成后输出采取不同睡眠干预动作的概率分布； 所述价值网络基于第一睡眠状态数据和第二睡眠状态数据获得睡眠状态，基于睡眠状态评估在当前睡眠状态下采取所有可能动作后对睡眠质量改善的预期价值； 所述奖励函数组成成分包括睡眠效率提高量、觉醒次数减少量、深睡眠时长增加量和用户对干预策略的满意度； 所述优化仿生神经网络的隐藏层包括特征提取子层和特征融合子层，所述特征提取子层对原有的卷积神经网络的卷积核依据生物神经元进行随机初始化，依据强化学习调整卷积核权重，所述特征融合子层通过注意力机制融合特征； 所述改进强化学习策略包括优化策略网络，所述优化策略网络引入生物神经元连接权重调整模式初始化策略网络参数。

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