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龙图腾网获悉江西服装学院申请的专利一种基于多传感信息融合的智慧服装管理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：CN121101584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511478258.7，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权一种基于多传感信息融合的智慧服装管理方法是由花俊苹设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感信息融合的智慧服装管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感信息融合的智慧服装管理方法，具体涉及生理信号监测领域，用于解决现有智慧服装在运动姿态变化时面料形变导致传感器位置偏移和信号失真，进而引起监测数据不准确、难以用于可靠分析的问题；通过在服装内设置生理信号采集单元和柔性形变传感网络，实时获取原始生理信号和面料形变分布数据，根据形变分布数据提取局部形变特征，计算生理信号的可信度权重，并通过形变‑干扰映射关系模型估算干扰量，再对原始生理信号执行动态补偿得到校正信号，进而对不同区域的校正信号进行基于权重的累计与筛选，提取最优估计信号，当最优估计信号超出合理范围时生成穿戴调整提示。

本发明授权一种基于多传感信息融合的智慧服装管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感信息融合的智慧服装管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过生理信号采集单元采集原始生理信号，通过柔性形变传感网络采集面料形变分布数据； S2、根据面料形变分布数据，提取生理信号采集单元所在区域的局部形变特征； S3、基于局部形变特征，计算原始生理信号的可信度权重，并通过预建立的形变-干扰映射关系模型，估算形变对生理信号的干扰量； S4、根据干扰量对原始生理信号进行动态补偿，得到校正后的生理信号序列； S5、对不同生理信号采集单元所在区域的校正后的生理信号序列，进行可信度权重数值的累计值计算，提取最优估计信号； S6、当最优估计信号的参数超出预设合理范围时，生成服装穿戴状态调整提示信息； 所述S2中，根据面料形变分布数据，提取生理信号采集单元所在区域的局部形变特征具体包括： 基于生理信号采集单元与柔性形变传感网络对应的传感单元矩阵位置的初始静态位置关系，建立实时形变场数据与生理信号采集单元的映射关联表； 获取每个生理信号采集单元在预设半径区域内的应变数据集合，作为生理信号采集单元所在区域对应的面料形变分布数据； 对生理信号采集单元所在区域内的应变数据进行统计，得到对应区域的平均应变值和应变波动程度； 采用主成分分析方法确定每个生理信号采集单元所在区域应变分布的主要方向，记录为主形变方向； 将每个生理信号采集单元所在区域的平均应变值、应变波动程度以及主形变方向整合为局部形变特征； 所述S3中，基于局部形变特征，计算原始生理信号的可信度权重，并通过预建立的形变-干扰映射关系模型，估算形变对生理信号的干扰量具体包括： 根据局部形变特征中的应变波动程度设定并调整原始生理信号的可信度权重数值，所述可信度权重数值与应变波动程度成反比关系； 将平均应变值、应变波动程度和主形变方向对应的特征量输入预训练的形变-干扰映射关系模型，输出对应于当前局部形变特征的原始生理信号幅值偏差估计量和信号波形失真估计量； 将幅值偏差估计量与波形失真估计量进行组合，生成完整的信号干扰量描述向量； 所述预训练的形变-干扰映射关系模型建立过程具体为： 对服装执行纵向拉伸、横向扭曲及复合形变三种预定形态的形变模式； 记录各种形变模式下柔性形变传感网络输出的应变数据集合，采用非服装内置的参考生理传感器采集生理信号的基准信号序列； 对采集的应变数据集合进行标准化处理，计算基准信号序列与服装内置生理信号采集单元输出信号序列的幅值偏差和波形失真指标作为信号干扰量； 采用分段回归方法建立标准化后的应变数据与信号干扰量之间的数学映射关系； 将不同形变模式下建立的映射关系数据整合为三维特征查找表，记录应变平均值、应变波动程度和主形变方向角三种特征值与对应信号幅值偏差估计量、波形失真估计量的数值关系； 对特征查找表进行三次样条插值处理，生成连续光滑的形变-干扰映射关系模型； 所述S4中，根据干扰量对原始生理信号进行动态补偿，得到校正后的生理信号序列具体包括： 从信号干扰量描述向量中提取信号幅值偏差估计量，对原始生理信号执行幅值补偿，所述幅值补偿的补偿方式包括减去幅值偏差或按比例缩放； 根据原始生理信号的波形失真估计量构建补偿滤波器参数，采用补偿滤波器对幅值补偿后的信号执行卷积运算； 基于基准生理信号相位，对卷积处理后的原始生理信号执行相位校正； 将经过幅值补偿、卷积运算和相位校正处理后的信号输出为校正生理信号序列。

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