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龙图腾网获悉厦门市和家健脑智能科技有限公司;翰林心理创科有限公司申请的专利一种基于深度学习的实时压力监测和干预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：CN120581214B 。

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：202511090541.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于深度学习的实时压力监测和干预方法及系统是由李湄珍;雷彪设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的实时压力监测和干预方法及系统在说明书摘要公布了：公开了一种基于深度学习的实时压力监测和干预方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，获取多模态压力监测数据，所述多模态压力监测数据包括通过可穿戴传感器采集的可穿戴压力监测数据，对所述多模态压力监测数据进行预处理，获得多模态压力监测数据集；S2，基于所述多模态压力监测数据集对压力监测教师网络模型和教师呼吸信号生成模型进行预训练；S3，所述压力监测教师网络模型通过知识蒸馏获得压力监测学生网络模型，所述教师呼吸信号生成模型通过知识蒸馏获得学生呼吸信号生成模型；S4，基于所述压力监测学生网络模型进行监测所述可穿戴压力监测数据，判断是否处于压力状态，并基于所述学生呼吸信号生成模型进行引导式呼吸干预。

本发明授权一种基于深度学习的实时压力监测和干预方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的实时压力监测和干预方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取多模态压力监测数据，所述多模态压力监测数据包括：光电容积脉搏波数据、心电图数据、皮电活动数据、阻抗呼吸描记法数据和脑电图数据，所述多模态压力监测数据包括通过可穿戴传感器采集的可穿戴压力监测数据，对所述多模态压力监测数据进行预处理，获得多模态压力监测数据集，其中，所述可穿戴压力监测数据为所述皮电活动数据和所述光电容积脉搏波数据，对所述多模态压力监测数据进行频谱转换，获得对应的梅尔频谱图作为所述多模态压力监测数据集； S2，基于所述多模态压力监测数据集对压力监测教师网络模型和教师呼吸信号生成模型进行预训练，所述压力监测教师网络模型使用所述多模态压力监测数据的梅尔频谱图作为训练数据进行预训练，所述教师呼吸信号生成模型使用所述多模态压力监测数据中的光电容积脉搏波数据、心电图数据、皮电活动数据和脑电图数据对应的梅尔频谱图作为训练数据进行预训练，所述教师呼吸信号生成模型包括：数量上对应输入所述教师呼吸信号生成模型的所述多模态压力监测数据的种类的呼吸信号生成编码器和呼吸信号生成解码器，所述呼吸信号生成编码器用于提取并编码输入所述教师呼吸信号生成模型的所述多模态压力监测数据的特征，所述呼吸信号生成解码器用于根据所述呼吸信号生成编码器提取并编码的特征生成呼吸波形，所述教师呼吸信号生成模型最终生成的呼吸波形由数量上对应输入所述教师呼吸信号生成模型的所述多模态压力监测数据的种类的呼吸信号生成解码器输出的呼吸波形通过集成方法生成； S3，在获得压力监测教师网络模型和教师呼吸信号生成模型后，通过跨模态知识蒸馏，基于最小化损失函数，建立压力监测学生网络模型和学生呼吸信号生成模型，所述压力监测学生网络模型使用所述可穿戴压力监测数据的梅尔频谱图作为训练数据，与所述压力监测教师网络模型进行跨模态知识蒸馏，所述学生呼吸信号生成模型使用所述可穿戴压力监测数据的梅尔频谱图作为训练数据，与所述教师呼吸信号生成模型进行跨模态知识蒸馏； S4，基于所述压力监测学生网络模型进行监测所述可穿戴压力监测数据，判断是否处于压力状态，并基于所述学生呼吸信号生成模型进行引导式呼吸干预。

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