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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利一種青少年體質鍛煉實時監測系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120356673B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510840425.1，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種青少年體質鍛煉實時監測系統是由吳思玥;廖菀怡設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種青少年體質鍛煉實時監測系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種青少年體質鍛煉實時監測系統，涉及智能監測技術領域。通過關節三維運動、肌電信號、足底壓力的時空對齊處理與骨齡動態匹配技術，構建個體化健康評估模型。通過統一時鐘標記與插值補償消除時序偏差，提取骨骼應力偏離度、肌肉協同不對稱度及足底壓力失衡度等參數，加權生成綜合健康指標。結合預設訓練路徑模型，實時分析健康指標趨勢并觸發分級調整指令，動態優化訓練強度、間隔及動作方案，通過閉環反饋機制修正路徑模型參數，實現自適應更新。解決了傳統青少年體質監測數據融合偏差大、靜態評估滯后性強的缺陷，實現青少年體質鍛煉的實時精準監測與個性化訓練優化，有效降低運動損傷風險。

本發明授權一種青少年體質鍛煉實時監測系統在權利要求書中公布了：1.一種青少年體質鍛煉實時監測系統，其特征在于，包括： 數據采集模塊，用于接收當前訓練階段的關節三維運動數據、肌電信號數據及足底壓力分布數據以及生理發育階段的骨齡數據； 標準化特征庫，用于同時獲取歷史訓練階段的標準化生物力學的特征數據集，所述特征數據集包括與所述骨齡數據匹配的關節運動幅度閾值、肌肉協同對稱度范圍及足底壓力分布標準值； 數據處理模塊，用于提取所述關節三維運動數據中的關節角度特征點、所述肌電信號數據的激活時間序列及所述足底壓力分布數據的壓力區域，并與所述特征數據集進行時空對齊處理生成特征數據； 健康指標生成模塊，基于對齊后的所述特征數據，計算反映骨骼應力偏離度、肌肉協同不對稱度及足底壓力失衡度的多個生物力學差異參數； 根據所述生物力學差異參數生成綜合健康指標，并記錄為時間序列數據； 動態路徑決策模塊，包括： 將所述時間序列數據中的綜合健康指標變化趨勢與預設訓練路徑模型中對應階段的目標健康指標變化趨勢進行動態比對生成偏離方向與幅度；所述偏離方向區分為正向偏離與負向偏離，所述正向偏離用于提升訓練幅度，所述負向偏離用于削弱訓練幅度； 根據所述偏離方向與幅度生成調整指令； 執行模塊，用于根據所述調整指令，通過預設規則映射表生成包含訓練強度調整、時間間隔修正及動作替代方案的訓練參數調整量； 路徑模型更新模塊，用于根據所述訓練參數調整量更新所述預設訓練路徑模型，以維持所述綜合健康指標在訓練路徑模型允許偏差范圍內； 其中，所述生成綜合健康指標包括： 將所述骨骼應力偏離度、所述肌肉協同不對稱度及所述足底壓力失衡度進行歸一化處理； 根據骨齡數據動態調整權重系數，并進行加權求和生成所述綜合健康指標： Hindex=α×Sdev+β×Masym+λ×|Rp-γ| 其中Sdev表示所述骨骼應力偏離度，Masym表示所述肌肉協同不對稱度及|Rp-γ|表示所述足底壓力失衡度，α、β、λ分別表示對應的權重系數，根據所述骨齡數據動態調整； 所述預設訓練路徑模型的構建方法包括： 獲取實驗數據生成實驗數據集，通過隨機森林算法分析所述實驗數據集，并進行分組建立目標健康指標基準值，確定允許偏差Δ： 當實驗數據骨齡為12-14歲：所述允許偏差Δ=0.3； 當實驗數據骨齡為15-18歲：所述允許偏差Δ=0.2； 當實際健康指標連續5次超出所述允許偏差Δ時，觸發模型自學習機制，更新所述允許偏差Δ； 所述預設訓練路徑模型包括針對各骨齡階段預設的目標健康指標、訓練周期時間節點及允許偏差范圍，作為實際訓練過程的動態基準。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西師范大學，其通訊地址為：330022 江西省南昌市南昌縣紫陽大道99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。