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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估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：CN115444422B 。

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：202211262952.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估方法和系统是由侯文军;钟鑫;王柯然;朱喜明;陈筱琳;赵欣;刘华;曹晨设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估方法和系统，方法包括以下步骤：分别采集不同心理负荷状态下的眼动数据，对所述眼动数据进行预处理构建眼动特征集；所述眼动特征集中包括眼动类型统计特征、扫视速度统计特征、瞳孔直径统计特征和眼动类型转移特征；建立心理负荷评估模型，基于所述眼动特征集训练所述心理负荷评估模型，获得训练好的心理负荷评估模型；采集待评估用户的眼动数据，对所述眼动数据进行预处理构建待评估用户的眼动特征集，将所述眼动特征集输入训练好的心理负荷评估模型获得待评估用户的心理负荷评估结果。

本发明授权一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 分别采集不同心理负荷状态下的眼动数据，对所述眼动数据进行预处理构建眼动特征集；所述眼动特征集中包括眼动类型统计特征、扫视速度统计特征、瞳孔直径统计特征和眼动类型转移特征； 建立心理负荷评估模型，基于所述眼动特征集训练所述心理负荷评估模型，获得训练好的心理负荷评估模型； 采集待评估用户的眼动数据，对所述眼动数据进行预处理构建待评估用户的眼动特征集，将所述眼动特征集输入训练好的心理负荷评估模型获得待评估用户的心理负荷评估结果； 所述眼动类型包括注视、扫视、未分类和未找到眼；对所述眼动数据进行预处理得到眼动特征集，包括： 根据未分类序列的前序和后续眼动类型序列的眼动类型，确定未分类序列的眼动类型； 根据采样频率将序列长度在第一阈值范围内的未找到眼序列替换为眨眼； 分别计算每个单位时间内每种眼动类型的计数值、平均值、方差、上下四分位数、中位数和最大值构建眼动类型统计特征； 分别计算每个单位时间内扫视速度、瞳孔直径和瞳孔直径变化率的平均值、方差、上下四分位数、中位数和最大值构建扫视速度统计特征和瞳孔直径统计特征； 分别计算每个单位时间内的眼动类型的马尔科夫转移矩阵，基于所述马尔科夫转移矩阵构建眼动类型转移特征； 采用以下方式计算单位时间内的眼动类型的马尔科夫转移矩阵： 根据公式计算单位时间内从眼动类型Cj到眼动类型Ck的转移概率Pjk，构建马尔科夫转移矩阵P， 其中，Pxi＝Cj表示单位时间内第i条数据的眼动类型为Cj的概率，Pxi+1＝Ck；xi＝Cj表示单位时间内第i条数据的眼动类型为Cj、第i+1条数据的眼动类型为Ck的概率，k,j＝0,1,2,3； 根据未分类序列的前序和后续眼动类型序列的眼动类型，确定未分类序列的眼动类型，包括： 若未分类序列的前序和后续眼动类型序列的眼动类型相同，将未分类序列全部替换为前序和后续眼动类型序列的眼动类型； 若未分类序列的前序和后续眼动类型序列的眼动类型不同，则将未分类序列的前Lu2个未分类数据替换为前序眼动类型序列的眼动类型，将未分类序列的后Lu-Lu2个未分类数据替换为后续眼动类型序列的眼动类型，其中，Lu表示当前未分类序列的长度； 数据采集过程包括： 采用眼动仪采集被试在清醒无任务状态下的眼动数据作为无心理负荷状态下的眼动数据； 被试进行不同难度的测试任务，每个任务均有观察思考时间和回答时间，任务后有休息时间，采集观察思考时间段内的眼动数据，得到不同心理负荷对应的眼动数据。

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