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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于视觉感知的非接触式心理压力检测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：CN118743551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410918045.0，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于视觉感知的非接触式心理压力检测方法和系统是由宋程;汪香杉;丁帅;王浩;高龙设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉感知的非接触式心理压力检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视觉感知的非接触式心理压力检测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及非接触式心理压力检测领域。本发明中，通过结合rPPG数据、眼睛注视角度梯度数据和头部运动姿态梯度数据，实现了生理与行为数据的融合分析，能够提供更全面、更准确的个体状态信息，从而提高压力检测的准确性和可靠性。此外，结合两阶段学习策略构建VSDNet模型，在第一阶段通过判断输入样本对的相似与否来训练模型获取通用压力特征的能力，在第二阶段通过微调第一阶段的预训练结果和扩展模型推理层，以提高模型获取高层次压力特征的能力；相较于单阶段检测，能够有效提高心理压力检测模型的分类性能。

本发明授权基于视觉感知的非接触式心理压力检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉感知的非接触式心理压力检测方法，其特征在于，包括： 获取用户的面部可见光视频； 分别从所述面部可见光视频提取注视角度时序数据、头部姿势时序数据，并进行标准化、梯度计算处理； 基于所述面部可见光视频切割人脸面部图像序列，以提取初始rppg信号数据，并进行去趋势、滤波、标准化处理； 将标准化的rppg数据、注视角度梯度数据、头部姿势梯度数据作为基于两阶段学习策略构建的VSDNet模型的输入，以检测所述用户有压力或无压力； 基于两阶段学习策略构建所述VSDNet模型的过程；包括： 基于用户的历史面部可见光视频，分别获取历史的标准化的rppg数据、注视角度梯度数据、头部姿势梯度数据； 基于预设采样间隔对所述历史面部可见光视频进行数据切片，将每一所述预设采样间隔内的历史的标准化的rppg数据、注视角度梯度数据、头部姿势梯度数据以及相应的压力标签构建单个样本，对不同样本进行两两匹配形成样本对； 基于每一所述样本对内的压力标签的异同，分别设置相似标签；其中所述相似标签包括相似和不相似； 基于带有相似标签的样本对，训练得到第一阶段的VSDNet模型；其中所述第一阶段的VSDNet模型的核心网络为ExpLearnNet； 微调第一阶段的VSDNet模型的ExpLearnNet，将带有压力标签的样本作为输入，训练得到第二阶段的VSDNet模型； 所述VSDNet是指基于视频的压力检测网络，所述第一阶段的VSDNet模型包括孪生网络ExpLearnNet、L1距离计算层和sigmoid函数输出层；其中所述ExpLearnNet是指探索学习网络，为两组参数共享的一维CNN和BiLSTM孪生网络，且所有CNN层应用LeakyReLU激活函数络。

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