云南大学杨云获国家专利权
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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于多模态数据的心理状况识别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：CN119337094B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411407084.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多模态数据的心理状况识别方法是由杨云;林祖龙;王耀威设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态数据的心理状况识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的心理状况识别方法，包括步骤S1、利用线性时空检测器来提高视频、音频特征质量；步骤S2、利用跨模态时间对齐器来确保模态之间的时间同步；步骤S3、利用Transformers来检测关键片段，再经过线性层得到最终的预测结果；输入预测结果。以解决现有深度学习方法对心理状况识别精度不高的问题。
本发明授权基于多模态数据的心理状况识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的心理状况识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、利用线性时空检测器来提高视频、音频特征质量； 所述步骤S1包括以下步骤： 步骤S11、预训练视频和音频模态的有监督特征提取器； 步骤S12、利用特征提取器提取音频特征和视频图像特征； 步骤S13、使用线性时空检测器来进行特征强化； 所述步骤S13包括以下步骤： 步骤S131、对多模态特征进行序列分解； 步骤S132、分别对序列分解的子序列进行时间信息捕获和空间信息捕获，得到时间强化特征和空间强化特征； 步骤S133、将时间强化特征、空间强化特征以及原始特征相加，得到线性时空检测器的最终输出； 步骤S2、利用跨模态时间对齐器来确保模态之间的时间同步； 步骤S3、利用Transformers来检测关键片段，再经过线性层得到最终的预测结果；输出预测结果； 所述S3中，具体处理如下： 为Transformer编码器的编码结果，在进行回归预测之前，将在特征映射维度进行平均，即：，然后送入Projection在时间维度上进行回归，表示经典Transformer中的编码器，表示用于回归预测的全连接层，表示最终预测的心里状况等级评分，为跨模态时间对齐器最终输出的多模态特征。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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