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龙图腾网获悉深圳智慧林网络科技有限公司申请的专利基于人工智能的情绪识别方法及装置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：CN120472518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510955718.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于人工智能的情绪识别方法及装置是由阿德旺·卡巴西;殷燕;丁建宇设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的情绪识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于人工智能的情绪识别方法及装置，通过创新性地整合面部图像、语音及肢体动作多模态数据，通过声纹特征实现身份验证。设计多层级注意力融合网络，利用特征注意力层和模态注意力层实现模态内部及跨模态特征的智能融合。结合病历数据构建情绪变化时序模型，融入生理指标进行评估校正，实现对情绪状态的动态评估和精准监护。该方法有效解决了传统技术在多模态融合、时序建模和医疗监护等方面的不足，显著提升了医疗场景下情绪识别的准确性和实用价值。

本发明授权基于人工智能的情绪识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括： 在得到授权后，采集目标对象的面部图像数据、语音数据及肢体动作数据，通过图像采集装置获取所述目标对象的面部图像序列，通过声音采集装置获取所述目标对象的语音信号并提取声纹特征，通过动作采集装置获取所述目标对象的肢体动作序列，基于所述声纹特征验证所述语音信号的目标对象身份，将所述面部图像序列、所述语音信号及所述肢体动作序列分别输入对应的情绪识别模型进行分析，得到面部情绪特征、语音情绪特征及动作情绪特征； 构建特征注意力层对所述面部情绪特征、所述语音情绪特征及所述动作情绪特征分别进行注意力计算，所述特征注意力层采用自注意力机制计算同一模态内部特征之间的相关性得到特征注意力权重矩阵，基于所述特征注意力权重矩阵对各模态特征进行加权得到模态内部特征表示，对所述模态内部特征表示进行归一化处理生成特征级融合结果； 构建模态注意力层对所述特征级融合结果进行跨模态特征融合，所述模态注意力层采用交叉注意力机制计算不同模态特征之间的交互关系得到模态注意力系数矩阵，基于所述模态注意力系数矩阵对特征级融合结果进行加权得到跨模态特征表示； 构建情绪特征知识图谱编码器对所述跨模态特征表示进行图结构编码，其中，图谱中特征节点包含基本情绪类别和复合情绪状态，边表示情绪之间的转换关系和影响强度，所述情绪特征知识图谱编码器基于图神经网络对特征节点之间的关系进行建模，通过消息传递机制更新节点特征表示，采用图池化操作对更新后的节点特征进行聚合得到情绪状态特征； 根据所述目标对象的病历数据中包含的既往情绪记录建立情绪变化时序模型，将所述情绪状态特征输入所述情绪变化时序模型进行动态评估得到情绪状态评估结果，基于所述目标对象的生理指标数据对所述情绪状态评估结果进行校正，将校正后的情绪状态评估结果输入医疗监护模型生成监护指令，根据所述监护指令控制医疗监护设备执行相应的监护操作。

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