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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于人工智能的运动疲劳状态非接触式检测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：CN121330738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511421524.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于人工智能的运动疲劳状态非接触式检测方法是由丁帅;崔海涛;宋程;刘子豪;胡浚哲设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的运动疲劳状态非接触式检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的运动疲劳状态非接触式检测方法，涉及非接触式运动疲劳检测领域。本发明通过分析用户的面部可见光视频，实现运动疲劳状态的非接触式评估；创新性地提出知识引导的非线性因子化对齐与投影框架，先基于运动疲劳知识图谱，获取表征核心医学指标的语义方向的语义概念法向量，之后利用与各个核心医学指标一一对应的对齐网络对全局视觉特征进行非线性对齐转换，将每一对齐结果与相应的语义概念法向量点积投影，并将每一投影结果进行拼接，有效将高维、语义纠缠的深度视觉特征映射为低维、结构化的生理学领域知识概念；以及提供的动态因子化隐马尔可夫模型，能够深度理解运动疲劳累积效应、捕捉其动态演化规律。

本发明授权基于人工智能的运动疲劳状态非接触式检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的运动疲劳状态非接触式检测方法，其特征在于，包括： 采集用户静息状态的面部可见光视频并切片，将每一视频切片嵌入处理成对应的视觉表征，以聚合获取单一的全局视觉表征； 基于构建好的运动疲劳知识图谱，获取语义概念法向量，以表征用于评估运动疲劳的不同核心医学指标的语义方向；其中所述核心医学指标至少包括静息心率升高、心率变异性降低、焦虑情绪、抑郁情绪、易怒情绪和困倦；利用知识图谱嵌入方法RotatE，将所述运动疲劳知识图谱中的各个所述核心医学指标学习成相应的语义概念法向量； 基于当前的全局视觉表征，利用与各个所述核心医学指标一一对应的对齐网络进行非线性对齐转换；将每一对齐结果与对应的语义概念法向量进行点积投影；以及拼接每一投影结果，获取当前的可解释医学指标序列；其中选用非线性多层感知机作为所述对齐网络； 基于当前的可解释医学指标序列，利用动态因子化隐马尔可夫模型评估用户的运动疲劳状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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