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龙图腾网恭喜圣奥科技股份有限公司申请的专利智能坐姿矫正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：CN118737366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411226759.1，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权智能坐姿矫正方法及系统是由孟勇;倪曙泉;冯坚钢;郭伟;马纪;李恒设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能坐姿矫正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及健康监测与智能控制技术领域，尤其涉及智能坐姿矫正方法及系统，结合压电传感器、图像识别装置和红外感应器，实现用户坐姿的全面监测和数据采集；通过数据融合和归一化处理，构建自适应神经网络模型进行个性化坐姿分析；系统通过多层级时序分析生成短期和长期坐姿趋势，结合异构数据交叉验证优化预测结果；基于优化预测数据，设计多目标反馈策略，生成并应用触觉、视觉和音频反馈；通过实时监测和动态调控机制，系统能够自适应调整反馈策略，生成调控优化数据，实现用户个性化的坐姿矫正；本发明有效提高了坐姿检测的准确性和用户体验，帮助用户养成良好的坐姿习惯。

本发明授权智能坐姿矫正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能坐姿矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：利用压电传感器、动态柔性材料、多视角图像识别装置、红外深度感应器和声波反射设备，采集用户的坐姿数据，对所述坐姿数据进行时间同步、数据整合、噪声滤波和特征预处理，生成预处理特征数据；从所述预处理特征数据中提取姿态角度特征数据、压力分布特征数据和动态变化特征数据，将提取的特征数据进行融合与归一化处理，利用所述归一化特征数据构建并完成对自适应神经网络模型的训练；基于所述归一化特征数据进行多层级时序分析，生成短期姿态趋势数据、中期姿态模式数据和长期姿态习惯数据，结合所述自适应神经网络模型生成未来态势预测数据，并通过异构数据交叉验证优化预测数据；所述多层级时序分析步骤包括：使用滑动窗口技术在短期内对归一化特征数据进行分析，以识别快速变化的姿态特征，生成短期姿态趋势数据；采用移动平均法对归一化特征数据进行中期分析，以识别坐姿的周期性变化特征，生成中期姿态模式数据；应用指数平滑法对归一化特征数据进行长期趋势分析，以评估姿态的长期稳定性，生成长期姿态习惯数据；所述自适应神经网络模型的训练步骤使用交替最小二乘法进行参数优化，该方法通过逐步调整模型的权重参数以最小化预测误差，使模型能够自适应地调整以适应不同用户的坐姿数据变化；所述异构数据交叉验证步骤包括将未来态势预测数据与通过多视角图像识别、红外深度感应和声波反射获取的数据进行比对，通过一致性检验和误差校正提高预测数据的准确性；根据所述优化预测数据设计多目标反馈策略，生成反馈策略数据，生成并应用触觉反馈数据、视觉反馈数据和音频反馈数据，通过实时监测和动态调控机制调整反馈策略，生成调控优化数据；所述多目标反馈策略步骤包括根据用户的个性化偏好和矫正目标，通过权重调整确定反馈类型和强度，多目标反馈策略通过对用户偏好的动态学习和自适应调整，优化反馈方式以最大化用户的接受度和舒适度；实施所述调整后的反馈策略数据，通过多模态反馈机制生成应用反馈数据，记录用户的响应数据，基于反馈效果数据和自组织映射进行反馈策略的优化和模型参数调整，生成优化模型数据。

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