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龙图腾网获悉赣南师范大学申请的专利一种应用于智能镜子的健康状况数字化集成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：CN117636444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311802541.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种应用于智能镜子的健康状况数字化集成方法及系统是由肖名希;胡元济;余炤青;杨晨辉;彭唐乐设计研发完成，并于2023-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于智能镜子的健康状况数字化集成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据集成技术领域，尤其涉及一种应用于智能镜子的健康状况数字化集成方法及系统。该方法包括以下步骤：基于智能镜子内嵌摄像头获取用户面部图像及全身运动图像；对用户面部图像进行细节增强，以生成细节增强面部图像；对细节增强面部图像进行面部结构分析，以生成面部结构数据；基于面部结构数据对细节增强面部图像进行微表情识别，生成用户情绪数据；对细节增强面部图像进行用户视觉特征分析，以生成用户视觉特征数据；根据用户视觉特征数据对细节增强面部图像进行瞳孔形态变化分析，以生成瞳孔形态特征数据；对瞳孔形态特征数据进行光差灵敏性分析，以生成用户眼部生理信号数据。本发明实现了高效、准确的健康状况数字化集成。

本发明授权一种应用于智能镜子的健康状况数字化集成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于智能镜子的健康状况数字化集成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于智能镜子内嵌摄像头获取用户面部图像及全身运动图像；对用户面部图像进行细节增强，以生成细节增强面部图像；对细节增强面部图像进行面部结构分析，以生成面部结构数据；基于面部结构数据对细节增强面部图像进行微表情识别，生成用户情绪数据； 步骤S2具体为： 步骤S21：对细节增强面部图像进行用户视觉特征分析，以生成用户视觉特征数据； 步骤S22：根据用户视觉特征数据对细节增强面部图像进行眼部轨迹光流追踪，以生成用户眼部轨迹数据； 步骤S23：对用户眼部轨迹数据进行注视焦点识别，以生成眼部注视焦点； 步骤S24：基于眼部注视焦点对细节增强面部图像进行瞳孔形态变化分析，以生成瞳孔形态特征数据； 步骤S25：对瞳孔形态特征数据进行光差灵敏性分析，以生成用户眼部生理信号数据； 其中，步骤S24的具体步骤为： 步骤S241：基于眼部注视焦点对细节增强面部图像进行瞳孔缩放分析，以生成瞳孔缩放数据； 步骤S242：对瞳孔缩放数据进行曲线拟合，以生成瞳孔缩放曲线； 步骤S243：基于瞳孔缩放曲线对细节增强面部图像进行边缘轮廓演变分析，生成瞳孔边缘轮廓变化数据； 步骤S244：对瞳孔边缘轮廓变化数据进行非圆度结构计算，生成瞳孔轮廓非圆度参数； 步骤S245：通过瞳孔轮廓非圆度参数对瞳孔缩放曲线进行瞳孔动态变化特征分析，以生成瞳孔动态缩放规律； 步骤S246：根据瞳孔动态缩放规律对细节增强面部图像进行瞳孔形态变化分析，以生成瞳孔形态特征数据； 步骤S3：基于用户情绪数据对细节增强面部图像进行面部细微肌肤分析，生成面部细微肌肤特征数据；对用户眼部生理信号数据及面部细微肌肤特征数据进行用户面部画像构建，以构建数字面部模型； 步骤S4：对全身运动图像进行动态特征识别，以生成用户动态特征数据；根据用户动态特征数据对全身运动图像进行肌群形态结构分析，以生成肌群形态结构数据；对肌群形态结构数据进行肌肉健康状况分析，以生成肌肉健康状况数据； 步骤S5：对全身运动图像进行用户三维骨骼重建，以生成用户三维骨骼模型；对用户三维骨骼模型进行骨骼结构特征分析，以生成骨骼结构特征数据；对骨骼结构特征数据进行异常部位分析，以生成骨骼异常结构数据； 步骤S6：利用深度学习算法对肌肉健康状况数据及骨骼异常结构数据进行即时融合分析，以生成用户动态肌骨数据；对用户动态肌骨数据进行潜在风险趋势分析，以生成肌骨风险趋势数据；利用循环卷积算法对肌骨风险趋势数据及数字面部模型进行全息视觉建模，构建动态全息视觉模型，以执行健康状况数字化集成作业。

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赣南师范大学，其通讯地址为：341000 江西省赣州市蓉江新区师大南路；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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