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龙图腾网获悉湖南盛世威得科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能手表心律失常预警方法和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：CN121370102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511528629.8，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权一种基于深度学习的智能手表心律失常预警方法和系统是由唐灵军;姚湘;周君;唐林志;游公辉设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能手表心律失常预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的智能手表心律失常预警方法和系统。该方法首先通过光电容积脉搏波传感器采集PPG信号，采用自适应滤波算法进行去噪和标准化处理；然后利用小波变换峰值检测算法识别心拍位置，获得心率变异性特征序列；接着使用改进Gramian角场变换算法将一维心率变异性特征序列转换为二维心律图像；再采用ResNet‑50卷积神经网络训练心律失常分类模型，实现对不同类型心律失常的自动识别；最后通过滑动窗口技术和预警机制实现连续监测和及时报警。本发明有效解决了现有心律失常检测技术中检测精度不高、实时性差、设备成本高昂以及用户体验不佳等关键技术问题，为智能穿戴设备的心律健康监测提供了创新解决方案。

本发明授权一种基于深度学习的智能手表心律失常预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能手表心律失常预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过智能手表内置的光电容积脉搏波传感器采集原始PPG信号，对采集到的原始PPG信号进行去噪和标准化处理，获得标准化的PPG信号； S2：采用基于小波变换的峰值检测算法对标准化的PPG信号中包含的心拍位置进行识别，经过异常值检测和平滑处理后获得心率变异性特征序列； S3：对心率变异性特征序列进行最小-最大归一化处理，然后使用改进Gramian角场变换算法，将一维的心率变异性特征序列转换为二维心律图像矩阵；所述改进Gramian角场变换算法为对最小-最大归一化处理后的心率变异性特征序列进行极坐标变换，将标准化序列转换为单位圆上的点表示；所述改进Gramian角场变换算法计算变换后序列中任意两个序列点间的Gramian角度和场与角度差场，分别捕捉时序数据的相似性和差异性特征；最终将两种角场信息取平均值融合生成二维心律图像矩阵，实现从一维时序到二维图像的有效转换； S4：采用ResNet-50卷积神经网络架构，通过有监督学习方式训练心律失常分类模型，实现对不同类型心律失常的自动识别和分类； S5：通过滑动窗口技术和预警机制，实现对用户心律状态的连续监测和异常情况的及时报警。

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