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1、(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利申請(10)申請公布號 (43)申請公布日 (21)申請?zhí)?202310478600.8(22)申請日 2023.04.28(71)申請人 好心情健康產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司地址 100080 北京市海淀區(qū)北四環(huán)西路52號13層1502房間(72)發(fā)明人 姚堯袁禮承徐鋒陳冠偉(74)專利代理機(jī)構(gòu) 北京世譽(yù)鑫誠專利代理有限公司 11368專利代理師 任欣生(51)Int.Cl.G06V 20/59(2022.01)G10L 25/63(2013.01)G06V 20/40(2022.01)G06V 40/16(2022.01)(54)發(fā)明名稱一種心理健康智能情緒識別。

2、方法(57)摘要本發(fā)明提供的一種心理健康智能情緒識別方法，所述情緒識別方法包括：用戶終端和服務(wù)云端；所述服務(wù)云端創(chuàng)建模型，模型訓(xùn)練，模型參數(shù)調(diào)整及情緒識別后的后續(xù)服務(wù)；所述用戶終端負(fù)責(zé)語音和照片的拍攝、存儲、表情識別，并上傳至所述服務(wù)遠(yuǎn)端。服務(wù)端根據(jù)收集到的特征表情數(shù)據(jù)集，不斷的訓(xùn)練模型，優(yōu)化模型參數(shù)，形成有效的模型算法，不斷提升情緒識別的準(zhǔn)確性和有效性。能夠?qū)崟r(shí)的采集駕駛員的人臉照片，識別人臉表情，出具初步的情緒識別報(bào)告。權(quán)利要求書1頁 說明書4頁 附圖1頁CN 116503841 A2023.07.28CN 116503841 A1.一種心理健康智能情緒識別方法，其特征在于，所述情緒識別方。

3、法包括：用戶終端和服務(wù)云端；所述服務(wù)云端創(chuàng)建模型，模型訓(xùn)練，模型參數(shù)調(diào)整及情緒識別后的后續(xù)服務(wù)；所述用戶終端負(fù)責(zé)語音和照片的拍攝、存儲、表情識別，并上傳至所述服務(wù)遠(yuǎn)端。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種心理健康智能情緒識別方法，其特征在于，所述情緒識別的方法具體包括：通過所述用戶終端將人臉照片上傳到所述服務(wù)云端；所述服務(wù)云端將所述人臉照片通過人臉分析模型，創(chuàng)建好人臉識別模型參數(shù)，再將參數(shù)下發(fā)到所述用戶終端的模型用于終端的人臉識別；所述用戶終端通過定時(shí)拍攝照片組，識別人臉，分析人臉表情結(jié)果，分析出當(dāng)前人的情緒，并將分析結(jié)果上傳到所述服務(wù)云端。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種心理健康智能情緒識別方法，其特征。

4、在于，所述將分析結(jié)果上傳到所述服務(wù)云端之后還包括：所述服務(wù)云端根據(jù)不同的情緒結(jié)果，有差別的提供后續(xù)服務(wù)。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種心理健康智能情緒識別方法，其特征在于，所述人臉識別算法具體包括：人臉識別算法，情緒分析算法會隨著業(yè)務(wù)量的增加，業(yè)務(wù)場景的變化，數(shù)據(jù)量的增大，動態(tài)的調(diào)整算法模型和算法參數(shù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種心理健康智能情緒識別方法，其特征在于，所述表情識別的結(jié)果會和業(yè)務(wù)線進(jìn)行深度融合，為業(yè)務(wù)線的決策提供輔助支持。權(quán)利要求書1/1 頁2CN 116503841 A2一種心理健康智能情緒識別方法技術(shù)領(lǐng)域0001本發(fā)明涉及情緒識別領(lǐng)域，尤其涉及一種心理健康智能情緒識別方法。背景。

5、技術(shù)0002心理情緒是人們對客觀事物的一種反饋方式，更是人們情感的呈現(xiàn)方式。情緒作為人類心理活動的重要組成部分，在組織和指導(dǎo)人們的行為、交流與預(yù)測他人意愿方面，都起著舉足重輕的作用。由于生理變化、表情變化和聲音的變化等因素，使人們表達(dá)出自己的情緒時(shí)產(chǎn)生對應(yīng)信號，并且引起他人推斷，這一過程就是情緒的識別過程。0003好心情是一家聚焦于CNS(中樞神經(jīng))領(lǐng)域精神心理健康服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺，通過大量數(shù)據(jù)以及文獻(xiàn)分析，探討了情緒的定義與分類，并對情緒識別研究的未來方向及其應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行了展望。0004長期以來，長途貨車司機(jī)的出險(xiǎn)率較高，造成較大的人身和財(cái)產(chǎn)損失，通過后續(xù)跟進(jìn)分析，大多事故均是由于貨車司。

6、機(jī)有較大的情緒波動引起的不正當(dāng)駕駛操作引起的，保險(xiǎn)公司為了提供更好的服務(wù)，降低出險(xiǎn)率，提出通過實(shí)時(shí)監(jiān)控貨車司機(jī)人臉表情，分析貨車司機(jī)的情緒，當(dāng)司機(jī)產(chǎn)生危險(xiǎn)情緒時(shí)，及時(shí)上報(bào)到服務(wù)端，通過服務(wù)端語音干預(yù)的服務(wù)，平復(fù)司機(jī)情緒，規(guī)范司機(jī)安全駕駛行為，從而降低事故發(fā)生的概率。0005基于以上問題分析，綜合目前市面上的產(chǎn)品解決方案。提出產(chǎn)品解決方案為，通過對貨車司機(jī)的人臉錄入，人臉建模，創(chuàng)建好人臉識別模型。終端設(shè)備實(shí)時(shí)的檢測駕駛位置的人臉特征照片，識別貨車司機(jī)身份，通過人臉表情照片，識別貨車司機(jī)駕駛中的人臉表情，綜合時(shí)間維度，分析出貨車司機(jī)的情緒，當(dāng)貨車司機(jī)情緒出現(xiàn)異常，實(shí)時(shí)上報(bào)分析結(jié)果，照片信息到服務(wù)端。

7、，產(chǎn)生告警。服務(wù)端接收到告警信息，人工分析危險(xiǎn)行為，通過服務(wù)端指令下發(fā)，下發(fā)語音包，語音溫馨提示行為的產(chǎn)品服務(wù)模式，有效終止駕駛員的危險(xiǎn)駕駛情緒和行為，達(dá)到降低事故的服務(wù)方式。發(fā)明內(nèi)容0006鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種心理健康智能情緒識別方法。0007根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種心理健康智能情緒識別方法，所述情緒識別方法包括：用戶終端和服務(wù)云端；0008所述服務(wù)云端創(chuàng)建模型，模型訓(xùn)練，模型參數(shù)調(diào)整及情緒識別后的后續(xù)服務(wù)；0009所述用戶終端負(fù)責(zé)語音和照片的拍攝、存儲、表情識別，并上傳至所述服務(wù)遠(yuǎn)端。0010可選的，所述情緒識別的方法具體包。

8、括：0011通過所述用戶終端將人臉照片上傳到所述服務(wù)云端；0012所述服務(wù)云端將所述人臉照片通過人臉分析模型，創(chuàng)建好人臉識別模型參數(shù)，再將參數(shù)下發(fā)到所述用戶終端的模型用于終端的人臉識別；0013所述用戶終端通過定時(shí)拍攝照片組，識別人臉，分析人臉表情結(jié)果，分析出當(dāng)前人說明書1/4 頁3CN 116503841 A3的情緒，并將分析結(jié)果上傳到所述服務(wù)云端。0014可選的，所述將分析結(jié)果上傳到所述服務(wù)云端之后還包括：0015所述服務(wù)云端根據(jù)不同的情緒結(jié)果，有差別的提供后續(xù)服務(wù)。0016可選的，所述人臉識別算法具體包括：人臉識別算法，情緒分析算法會隨著業(yè)務(wù)量的增加，業(yè)務(wù)場景的變化，數(shù)據(jù)量的增大，動態(tài)的。

9、調(diào)整算法模型和算法參數(shù)。0017可選的，所述表情識別的結(jié)果會和業(yè)務(wù)線進(jìn)行深度融合，為業(yè)務(wù)線的決策提供輔助支持。0018本發(fā)明提供的一種心理健康智能情緒識別方法，所述情緒識別方法包括：用戶終端和服務(wù)云端；所述服務(wù)云端創(chuàng)建模型，模型訓(xùn)練，模型參數(shù)調(diào)整及情緒識別后的后續(xù)服務(wù)；所述用戶終端負(fù)責(zé)語音和照片的拍攝、存儲、表情識別，并上傳至所述服務(wù)遠(yuǎn)端。服務(wù)端根據(jù)收集到的特征表情數(shù)據(jù)集，不斷的訓(xùn)練模型，優(yōu)化模型參數(shù)，形成有效的模型算法，不斷提升情緒識別的準(zhǔn)確性和有效性。能夠?qū)崟r(shí)的采集駕駛員的人臉照片，識別人臉表情，出具初步的情緒識別報(bào)告。0019上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技。

10、術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。附圖說明0020為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。0021圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉情緒識別的流程圖；0022圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的面部情緒識別+語音情緒識別的方法流程框圖。具體實(shí)施方式0023下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示。

11、例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。0024本發(fā)明的說明書實(shí)施例和權(quán)利要求書及附圖中的術(shù)語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元。0025下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。0026通過對貨車司機(jī)的人臉錄入，人臉建模，創(chuàng)建好人臉識別模型。終端設(shè)備實(shí)時(shí)的檢測駕駛位置的人臉特征照片，識別貨車司機(jī)身份，通過人臉表情照片，識別貨車司機(jī)駕駛中的人臉表情，綜合時(shí)間維度，分析出貨車司機(jī)。

12、的情緒，當(dāng)貨車司機(jī)情緒出現(xiàn)異常，實(shí)時(shí)上報(bào)分析結(jié)果，照片信息到服務(wù)端，產(chǎn)生告警。服務(wù)端接收到告警信息，人工分析危險(xiǎn)行為，通過服務(wù)端指令下發(fā)，下發(fā)語音包，語音溫馨提示行為的產(chǎn)品服務(wù)模式，有效終止駕駛員的危險(xiǎn)駕駛情緒和行為，達(dá)到降低事故的服務(wù)方式。說明書2/4 頁4CN 116503841 A40027目前的產(chǎn)品解決方案為，服務(wù)端遠(yuǎn)程錄入人臉信息，生成人臉建?；A(chǔ)信息，下發(fā)人臉模型到終端設(shè)備，終端設(shè)備植入人臉識別算法，表情識別算法，終端設(shè)備控制照片的錄入頻次，表情識別的頻次，保存關(guān)鍵特征表情數(shù)據(jù)，上傳到服務(wù)端。終端設(shè)備可接收服務(wù)端的語音播放指令，服務(wù)端的算法參數(shù)調(diào)整和算法升級。0028服務(wù)端根據(jù)收集。

13、到的特征表情數(shù)據(jù)集，不斷的訓(xùn)練模型，優(yōu)化模型參數(shù)，形成有效的模型算法，不斷提升情緒識別的準(zhǔn)確性和有效性。通過不斷豐富語音服務(wù)包的內(nèi)容和表現(xiàn)形式，提供更多更好更優(yōu)質(zhì)的后續(xù)服務(wù)。0029目前已經(jīng)可以實(shí)時(shí)的采集駕駛員的人臉照片，識別人臉表情，出具初步的情緒識別報(bào)告。0030情緒識別包含用戶終端和服務(wù)端云端兩大部分。云端負(fù)責(zé)模型的創(chuàng)建，模型訓(xùn)練，模型參數(shù)調(diào)整，以及情緒識別后的后續(xù)服務(wù)提供。終端負(fù)責(zé)語音和照片的拍攝，存儲，表情識別，上傳云端等功能。0031情緒識別基本技術(shù)路線是：通過終端將人臉照片上傳到云端，云端將照片通過人臉分析模型，創(chuàng)建好人臉識別模型參數(shù)，再將參數(shù)下發(fā)到終端模型用于終端的人臉識別。終。

14、端通過定時(shí)拍攝照片組，識別人臉，分析人臉表情結(jié)果，分析出當(dāng)前人的情緒，并將分析結(jié)果上傳到云端。云端根據(jù)不同的情緒結(jié)果，有差別的提供后續(xù)服務(wù)。0032人臉識別算法，情緒分析算法會隨著業(yè)務(wù)量的增加，業(yè)務(wù)場景的變化，數(shù)據(jù)量的增大，動態(tài)的調(diào)整算法模型和算法參數(shù)。不斷的提升算法的準(zhǔn)確度和算法的業(yè)務(wù)場景覆蓋范圍。0033表情識別目前只在linux系統(tǒng)上植入，未來會兼容其他終端設(shè)備，覆蓋多場景的應(yīng)用。隨著算法的深入，未來對硬件算力會有較大需求，勢必會和硬件廠商深度綁定，推動硬件的發(fā)展。0034表情識別的結(jié)果會和其他業(yè)務(wù)線進(jìn)行深度融合，為其他業(yè)務(wù)線的決策提供輔助支持。0035人臉情緒識別+語音情緒識別的核心技。

15、術(shù)分兩個(gè)層面。一個(gè)是算法模型，一個(gè)是多場景設(shè)備的兼容。0036算法模型方面，目前市面上的人臉識別算法和表情識別算法，存在識別度不高，識別結(jié)果簡單等特點(diǎn)，特別是語音情緒識別的數(shù)據(jù)集，算法識別度特別低。我司的算法會根據(jù)業(yè)務(wù)場景，大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷的提升算法模型的識別準(zhǔn)確度，表情識別的準(zhǔn)確度，情緒分析的多場景覆蓋，單個(gè)人的表情變化趨勢。不同地域，不同職業(yè)的人群表情基本特點(diǎn)模型搭建，抑郁癥患者的情緒特點(diǎn)模型。0037目前人臉識別+表情識別算法模型大多在固定終端設(shè)定。對于各種移動終端，工業(yè)終端的覆蓋很少。市面上的硬件設(shè)備也大多不支持算法模型的植入，特別是算法模型的動態(tài)升級都不具備可操作性。工業(yè)級的硬件也。

16、存在價(jià)格昂貴，算力有限的特點(diǎn)，我司可根據(jù)業(yè)務(wù)場景，不斷覆蓋業(yè)務(wù)場景，減低成本，使得這個(gè)技術(shù)可以惠及到更多人群。0038人臉?biāo)惴ㄔ诠I(yè)級的應(yīng)用目前基本都是基礎(chǔ)的C語言植入，但是大量的算法模型都是python語言。0039如圖1所示，面部情緒識別是基于人工智能技術(shù)，用于分析來源于不同圖片，視頻中的情緒技的技術(shù)。一般從攝像頭、社交媒體頁面、視頻庫等獲取信號，進(jìn)行靜態(tài)與動態(tài)的說明書3/4 頁5CN 116503841 A5面部表情檢測，再將情緒狀態(tài)歸類；面部情緒識別通?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法，經(jīng)過人臉信息預(yù)處理、特征學(xué)習(xí)、情緒識別三階段；在精神心理疾病領(lǐng)域，面部情緒識別技術(shù)可用于預(yù)測患病幾率、輔助診斷，以及。

17、輔助提升醫(yī)療人員的照護(hù)質(zhì)量。目前面部情緒識別存在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、算法公平、數(shù)據(jù)隱私以及用戶反應(yīng)性等內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)。0040如圖2所示，語音情緒識別，即給定一段語音信號，計(jì)算機(jī)自動判斷出說話人的多維度信息。人的語音產(chǎn)生包含大腦認(rèn)知活動和身體肌肉運(yùn)動的復(fù)雜的多系統(tǒng)協(xié)調(diào)過程。語音信號包含聲學(xué)、語言】情感三層信息，其運(yùn)動纖維高度機(jī)械化，所生成的語音信號具有客觀的、可重復(fù)的特征。語音識別流程經(jīng)過語音信號處理、特征提取、情緒建模三個(gè)階段，其中涉及的識別算法有傳統(tǒng)算法、基于深度學(xué)習(xí)的算法和端到端算法。語音生物標(biāo)志物是臨床結(jié)果相關(guān)的語音音頻信號的特征或特征組合，可用于精神心理疾病的篩查、診斷、病情檢測，以及AI+CBT。

18、、數(shù)字療法的干預(yù)手段。目前也有受情緒定義模糊、數(shù)據(jù)稀缺且標(biāo)注困難的影響，語音情緒識別技術(shù)難度大。0041面部情緒識別+語音情緒識別可有效提升識別精度，可相互驗(yàn)證識別過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)干擾因素，用戶情緒影響干擾因素影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。0042有益效果：服務(wù)端遠(yuǎn)程錄入人臉信息，生成人臉建?；A(chǔ)信息，下發(fā)人臉模型到終端設(shè)備，終端設(shè)備植入人臉識別算法，表情識別算法，終端設(shè)備控制照片的錄入頻次，表情識別的頻次，保存關(guān)鍵特征表情數(shù)據(jù)，上傳到服務(wù)端。終端設(shè)備可接收服務(wù)端的語音播放指令，服務(wù)端的算法參數(shù)調(diào)整和算法升級。0043服務(wù)端根據(jù)收集到的特征表情數(shù)據(jù)集，不斷的訓(xùn)練模型，優(yōu)化模型參數(shù)，形成有效的模型算法，不斷提升情緒識別的準(zhǔn)確性和有效性。通過不斷豐富語音服務(wù)包的內(nèi)容和表現(xiàn)形式，提供更多更好更優(yōu)質(zhì)的后續(xù)服務(wù)。0044目前已經(jīng)能夠?qū)崟r(shí)的采集駕駛員的人臉照片，識別人臉表情，出具初步的情緒識別報(bào)告。0045以上的具體實(shí)施方式，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，以上僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式而已，并不用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。說明書4/4 頁6CN 116503841 A6圖1圖2說明書附圖1/1 頁7CN 116503841 A7。

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