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龙图腾网获悉天津市产品质量监督检测技术研究院申请的专利基于多因素协同的头盔碰撞检测准确度提升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：CN121502306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610031142.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多因素协同的头盔碰撞检测准确度提升方法及系统是由赵燕滔;张鑫明设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多因素协同的头盔碰撞检测准确度提升方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及头盔安全检测技术领域，公开基于多因素协同的头盔碰撞检测准确度提升方法及系统，方法包括：步骤S1：获取头盔在碰撞检测过程中产生的多维度时序数据并进行数据预处理；步骤S2：将预处理后的多维度时序数据输入至预先训练的跨尺度引导循环网络模型中进行多尺度特征提取与融合，输出综合表征头盔装配、碰撞区域、动态性能及壳体状态的融合特征向量；步骤S3：将融合特征向量输入至多约束优化判定模型中进行多因素协同优化判定，通过动态调整与各约束条件相关联的权重因子，以平衡各项约束并最大化判定结果的置信度，输出包含检测结果和核心影响因素的判定结果。本发明能够实现多维度特征精准提取、跨尺度协同融合与多约束高效判定。

本发明授权基于多因素协同的头盔碰撞检测准确度提升方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多因素协同的头盔碰撞检测准确度提升方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取头盔在碰撞检测过程中产生的多维度时序数据并进行数据预处理，所述多维度时序数据包括涵盖头盔的装配参数、碰撞区域信息、环境参数以及碰撞动态参数； 步骤S2：将预处理后的所述多维度时序数据输入至预先训练的跨尺度引导循环网络模型中进行多尺度特征提取与融合，包括：对输入的多维度时序数据进行多尺度分解，以分离出表征不同时间尺度特性的特征分量；对每个尺度的特征分量分别进行编码，提取各尺度下的关键特征并生成对应的上下文向量；通过跨尺度引导机制，利用粗时间尺度特征的稳定性来调制细时间尺度特征的解码过程，最终输出综合表征头盔装配、碰撞区域、动态性能及壳体状态的融合特征向量； 所述跨尺度引导循环网络模型进行提取与融合的具体过程包括依次执行的多尺度分解、尺度分量编码与跨尺度引导解码： S21：所述多尺度分解，用于通过信号分解方法将所述多维度时序数据分解为包含高频动态特征的细尺度分量和包含低频稳定特征的粗尺度分量； S22：所述尺度分量编码，用于针对分解得到的每个尺度的分量序列，采用引入注意力机制的循环神经网络进行编码，以自适应地提取各尺度下的关键时序特征，并生成表征该尺度全局信息的上下文向量； S23：所述跨尺度引导解码，用于在解码阶段，利用已解码的第j+1时间尺度的特征信息，作为引导信号，来优化当前时间尺度j的特征序列的解码过程，实现跨尺度特征的协同与融合，并输出所述融合特征向量； 步骤S3：将所述融合特征向量输入至多约束优化判定模型中进行多因素协同优化判定，通过动态调整与各约束条件相关联的权重因子，以平衡各项约束并最大化判定结果的置信度，最终输出包含检测结果和核心影响因素的判定结果。

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