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龙图腾网获悉安徽华图信息科技有限公司申请的专利一种多模态数据融合的情绪识别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：CN120824031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510875345.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种多模态数据融合的情绪识别方法及系统是由朱少武;檀建勋;刘维强;周奎元设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据融合的情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态数据融合的情绪识别方法及系统，涉及情绪监测技术领域，解决了现有技术在情绪监测时依赖于采集数据采集设备，导致数据采集和处理过程繁琐，导致情绪识别的时效性和灵活性不足的技术问题；本发明利用测试者的大量测试数据训练人工智能模型，通过人工智能模型构建特征数据与生理指标之间的映射关系；在情绪识别时，从视频数据中提取特征数据，将该特征数据输入至人工智能模型中预测生理指标，进而根据生理指标计算核心指标，以判断目标用户的情绪状态；利用本发明可实现通过视频数据预测生理指标，不需要穿戴大量的接触式采集设备，提高情绪识别的便利性和效率，同时提高了多场景中快速进行情绪识别的可能性。

本发明授权一种多模态数据融合的情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的情绪识别方法，其特征在于，包括： 采集目标用户的视频数据，从所述视频数据中提取特征数据；其中，特征数据包括空间特征和时序特征； 将所述特征数据输入至指标映射模型中预测得到若干生理指标；其中，指标映射模型基于人工智能模型构建； 根据若干所述生理指标加权求和得到若干核心指标，基于若干所述核心指标判断目标用户的情绪状态； 基于人工智能模型训练得到指标映射模型包括以下步骤： 在标准采集环境中配置好数据采集模块，让测试者以标准姿态静坐于标准采集环境中； 设置标准化任务，利用标准化任务诱发所述测试者的不同情绪状态；其中，标准化任务包括Trier社会压力测试、Stroop颜色词测试； 在诱发所述测试者不同情绪状态的同时，通过所述数据采集模块采集测试者的测试数据；其中，测试数据包括视频数据和生理指标； 对所述测试者的测试数据进行预处理，得到标准训练数据；基于所述标准训练数据训练人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为指标映射模型；其中，人工智能模型为CNN-LSTM； 当所述指标映射模型基于若干不同测试者的测试数据训练时，对预测的若干生理指标进行校准，包括： 调取目标用户的指标校准函数；其中，指标校准函数用于校准生理指标的预测值和真实值之间的偏差； 通过所述指标校准函数对所述指标映射模型输出的若干生理指标进行校准，得到校准后的若干生理指标； 所述指标校准函数通过测试方式构建，包括： 在第一次采集目标用户的视频数据时，同时通过接触式采集设备采集目标用户的若干生理指标； 基于所述视频数据和所述指标映射模型预测目标用户的若干生理指标；根据生理指标的预测结果和测量结果拟合获取指标校准函数。

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