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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利融合知识图谱约束的多模态特征融合与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：CN121565475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610098351.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权融合知识图谱约束的多模态特征融合与识别方法是由刘艳杰;陈敏设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合知识图谱约束的多模态特征融合与识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种融合知识图谱约束的多模态特征融合与识别方法，属于计算机数据处理与多模态智能识别技术领域，可用于移动端远程抑郁症辅助筛查、在线心理咨询与智能随访评估，方案为：提取音频、视频、文本特征并评估观测质量；基于信号统计形态与链路统计计算端侧处理链路及传输转写链路指纹，逐边评估并自适应校准图谱约束强度；在融合推理中量化边级冲突并归因区分观测退化与关系失效，分别调节模态贡献度系数或边约束，并形成边级台账以支持排序定位与回滚恢复。根据本申请的技术解决了链路诱导假证据引发的抑郁风险误判、冲突来源难归因及失效关系难定位等问题，从而提升跨设备、跨环境与弱网条件下识别结果及风险趋势的稳定性与可维护性。

本发明授权融合知识图谱约束的多模态特征融合与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱约束的多模态特征融合与识别方法，其特征在于，包括： S1：获取目标对象在自然交互过程中产生的多模态数据，分别对各模态数据执行特征提取，以得到用于心理健康状态风险评估的模态特征，并基于所述多模态数据及其采集与传输过程的客观信息计算观测质量指标； 所述多模态数据至少包括音频数据、视频数据、文本数据中的两种或两种以上； 所述观测质量指标用于表征对应模态观测可靠性； S2：基于所述多模态数据的统计形态与链路统计，计算链路指纹，并获取与心理健康状态识别相关的知识图谱； 所述链路指纹用于表征端侧处理链路与传输转写链路对信号统计特性的系统性影响强度； 所述知识图谱包含与所述模态特征相关联的关系边； S3：依据所述链路指纹与所述观测质量指标，对所述关系边中的一种或多种，逐边评估有效性并自适应校准对应关系边的边权或约束强度； S4：基于所述模态特征与经校准的知识图谱关系边，执行多模态特征融合推理； 其中，所述融合推理为各模态特征设置模态贡献度系数，用于表征各模态特征对融合输出的加权贡献比例或门控比例； 在所述融合推理过程中，对所述关系边的一种或多种，逐边计算边级冲突量，以量化图谱约束推断与多模态证据之间的不一致程度，并基于所述边级冲突量与所述观测质量指标进行冲突来源归因，以区分观测退化引起的冲突与关系失效引起的冲突； S5：根据归因结果执行反馈调节，其中观测退化引起的冲突对应调节所述模态贡献度系数，关系失效引起的冲突对应调节关系边边权或约束强度； S6：根据经所述校准与反馈调节后的融合推理结果，输出心理健康状态识别结果； 所述识别结果至少包括风险评分、风险等级或随访趋势； 所述随访趋势为所述风险评分的随访趋势和或所述风险等级的随访趋势。

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