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龙图腾网获悉杭州华亭科技有限公司申请的专利一种基于增量学习的多模态服刑人员心理状态评估系统及方法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：CN118366653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410415918.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于增量学习的多模态服刑人员心理状态评估系统及方法是由金晓东;施政;王强;徐敏超设计研发完成，并于2024-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量学习的多模态服刑人员心理状态评估系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于增量学习的多模态服刑人员心理状态评估系统及方法。通过获取服刑人员的多模态数据，包括视频、文本和标量数据，并对其进行预处理得到特征。特征融合模块结合注意力机制进行融合，生成综合特征，再经贝叶斯增量学习模块持续训练迭代以动态评估心理状态。该系统能深入分析、提供准确信息，动态跟踪心理变化，提供实时决策依据，并不断优化模型，促进评估模型进步。

本发明授权一种基于增量学习的多模态服刑人员心理状态评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的多模态服刑人员心理状态评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取服刑人员的多模态数据，所述多模态数据包括视频数据、文本数据及标量数据；S2、对所述多模态数据进行预处理获得预处理后多模态数据，所述预处理后多模态数据包括预处理后视频数据特征、预处理后文本数据特征和预处理后标量数据特征；S3、将预处理后多模态数据分别送入对应的编码器中，每种类型的数据由特定的编码器处理，以提取高级多模态数据特征；S4、在特征融合模块中对来自不同编码器的高级特征进行融合，融合过程中引入注意力机制以加强模型对关键信息的关注，获得综合融合特征；S5、将综合融合特征作为输入送入贝叶斯增量学习模块，贝叶斯增量学习模块通过持续的训练迭代以适应新的数据和情况，从而实现对服刑人员心理状态的动态评估；所述融合过程中引入注意力机制以加强模型对关键信息的关注，获得综合融合特征，包括：S41、将提取的视频特征、文本特征、标量特征作为特征融合模块的输入： 其中分别为视频、文本、标量特征的权重矩阵，为对应的偏置向量，为非线性激活函数，，，分别为视频、文本、标量特征的原始特征；S42、计算各模态的注意力权重，包括：视频注意力权重：；文本注意力权重：；标量注意力权重：；其中为注意力查询向量，为注意力权重矩阵，为注意力偏置向量，softmax函数用于归一化注意力权重，使其和为1；S43、特征融合，包括：融合第一层特征：将各模态的底层特征按照注意力权重进行加权求和，得到第一层融合特征h1有： 提取各模态的高层语义特征，包括：视频语义特征：文本语义特征：标量语义特征：其中为高层语义特征的权重矩阵，为对应的偏置向量；融合第二层特征：将第一层融合特征h1与各模态的高层语义特征按照权重矩阵进行加权求和，再经过非线性变换得到第二层融合特征h2，包括： S44、得到综合融合特征。

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