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龍圖騰網獲悉深圳市展恒電子有限公司申請的專利基于智能穿戴設備控制芯片的運動監測分析方法及裝置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：CN120496875B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510919873.0，技術領域涉及：G16H50/70；該發明授權基于智能穿戴設備控制芯片的運動監測分析方法及裝置是由王曉紅設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于智能穿戴設備控制芯片的運動監測分析方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及運動數據分析領域，尤其涉及一種基于智能穿戴設備控制芯片的運動監測分析方法及裝置。該方法包括以下步驟：采集用戶初始狀態監測參數，異常數據識別，并進行異常剔除處理，得到優化運動監測參數；基于所述優化運動監測參數進行多模態狀態融合感知，得到用戶實時狀態感知圖；實時獲取智能穿戴設備的定位信息，進行行為模式特征解析及動態行為軌跡演化，生成用戶實時行為軌跡圖；根據用戶實時行為軌跡圖對用戶實時狀態感知圖進行疲勞跡象極限點預測及最優休息時間點計算，生成休息預警信號。本發明實現了精準分析用戶的實時運動狀態，最大限度地減少健康風險。

本發明授權基于智能穿戴設備控制芯片的運動監測分析方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于智能穿戴設備控制芯片的運動監測分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：采集用戶初始狀態監測參數，進行異常數據識別，并進行異常剔除處理，得到優化運動監測參數； 步驟S2：基于所述優化運動監測參數進行多模態狀態融合感知，得到用戶實時狀態感知圖； 步驟S3：實時獲取智能穿戴設備的定位信息，進行行為模式特征解析及動態行為軌跡演化，生成用戶實時行為軌跡圖； 步驟S4：根據用戶實時行為軌跡圖對用戶實時狀態感知圖進行疲勞跡象極限點預測及最優休息時間點計算，生成休息預警信號； 步驟S5：獲取歷史運動監測參數，并對用戶實時狀態感知圖進行瞬態狀態突變識別及逐個狀態點狀態偏移計算，得到多個狀態點偏移值； 步驟S6：對多個狀態點偏移值進行用戶狀態風險量化評估，并進行智能健康決策，構建智能風險處理策略； 其中，步驟S4的具體步驟為： 對用戶實時狀態感知圖進行運動負荷解算，得到用戶運動負荷狀態特征； 對用戶運動負荷狀態特征進行體能消耗時序推測，構建時序體能消耗曲線； 根據用戶實時行為軌跡圖對時序體能消耗曲線進行運動疲勞狀況深度挖掘，得到用戶運動疲勞狀況信息； 對用戶運動疲勞狀況信息進行疲勞跡象極限點預測，得到疲勞跡象極限點； 基于疲勞跡象極限點進行最優休息時間點計算，標記最優休息時間點； 基于所述最優休息時間點生成休息預警信號； 其中，所述對用戶實時狀態感知圖進行運動負荷解算，得到用戶運動負荷狀態特征的具體步驟為： 基于用戶實時狀態感知圖進行運行場景分析，得到當前用戶運動場景； 根據用戶實時狀態感知圖識別運動啟始時間點； 基于所述運動啟始時間點計算運動持續時長； 獲取用戶錄入的體重信息； 根據所述體重信息、當前用戶運動場景及運動持續時長進行運動負荷解算，得到用戶運動負荷狀態特征； 其中，步驟S5的具體步驟為： 基于智能穿戴設備控制芯片獲取歷史運動監測參數； 對所述歷史運動監測參數進行用戶個性化常規狀態統計分析，構建常態化基準狀態曲線； 對用戶實時狀態感知圖進行多時段劃分，生成多個狀態感知窗口； 對多個狀態感知窗口進行瞬態狀態突變識別，提取非規則瞬態突變狀態點； 基于常態化基準狀態曲線對非規則瞬態突變狀態點進行逐個狀態點狀態偏移計算，得到多個狀態點偏移值； 其中，步驟S6的具體步驟為： 提取所述非規則瞬態突變狀態點的異常時間戳； 根據所述異常時間戳對多個狀態點偏移值進行多時段偏移趨勢演變，生成多時段狀態偏移趨勢； 對所述多時段狀態偏移趨勢長期偏差態勢預測，生成未來狀態偏差預測態勢； 對未來狀態偏差預測態勢進行用戶狀態風險量化評估，構建用戶狀態風險評估報告； 對用戶狀態風險評估報告進行智能健康決策，構建智能風險處理策略。

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