湖南手拉手信息技術有限公司王凌風獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南手拉手信息技術有限公司申請的專利校園安全隱患風險的人類神經(jīng)感知評測計算方法及相關裝置獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN120147088B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510631964.4,技術領域涉及:G06Q50/20;該發(fā)明授權校園安全隱患風險的人類神經(jīng)感知評測計算方法及相關裝置是由王凌風;劉運學;彭廣;佘志飛;李麗英;戴偉輝;戴永輝;謝燕強;童佩珊;顏思宇;周璇設計研發(fā)完成,并于2025-05-16向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本校園安全隱患風險的人類神經(jīng)感知評測計算方法及相關裝置在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了一種校園安全隱患風險的人類神經(jīng)感知評測計算方法及相關裝置,涉及校園安防信息技術領域。從校園安全監(jiān)控視頻歷史庫中采集不同場所的視頻素材,按場所整理為視頻素材集并進行標注;從所述視頻素材中按預設規(guī)則截取關鍵時間節(jié)點的視頻片段,生成測試信號集;利用EEG?fNIRS設備采集被測安防人員在觀看所述測試信號時的神經(jīng)活動數(shù)據(jù),并同步獲取其主觀評分數(shù)據(jù),包括測試任務一和測試任務二;基于測試任務一的神經(jīng)活動數(shù)據(jù)訓練LSTM模型,并結合測試任務二的神經(jīng)活動數(shù)據(jù)和主觀評分數(shù)據(jù),生成各場所的總體安全風險值及具體隱患類型風險水平。實現(xiàn)了有效發(fā)現(xiàn)各類復雜性、隱蔽性的校園安全隱患的技術效果。
本發(fā)明授權校園安全隱患風險的人類神經(jīng)感知評測計算方法及相關裝置在權利要求書中公布了:1.一種校園安全隱患風險的人類神經(jīng)感知評測計算方法,其特征在于,包括: 從校園安全監(jiān)控視頻歷史庫中采集不同場所的視頻素材,包括已發(fā)生安全事故的視頻及正常場景視頻,按場所整理為視頻素材集并進行標注; 從所述視頻素材中按預設規(guī)則截取關鍵時間節(jié)點的視頻片段,生成測試信號集; 利用EEG-fNIRS設備采集被測安防人員在觀看所述測試信號時的神經(jīng)活動數(shù)據(jù),并同步獲取其主觀評分數(shù)據(jù),包括測試任務一和測試任務二; 基于測試任務一的神經(jīng)活動數(shù)據(jù)訓練LSTM模型,并結合測試任務二的神經(jīng)活動數(shù)據(jù)和主觀評分數(shù)據(jù),生成各場所的總體安全風險值及具體隱患類型風險水平; 其中,所述測試任務一包括:播放安全事故前視頻片段,由被測人員對事故可能性按預設時長的區(qū)間進行評分,并同步采集神經(jīng)活動數(shù)據(jù)集N1及評分數(shù)據(jù)集Q; 測試任務二包括:播放正常場景視頻片段,由被測人員列舉潛在隱患類型及風險評分,并同步采集神經(jīng)活動數(shù)據(jù)集N2及二元評分數(shù)據(jù)集J; 其中,所述基于測試任務一的神經(jīng)活動數(shù)據(jù)訓練LSTM模型的步驟,包括: 對測試任務一的數(shù)據(jù)進行預處理,計算被測人員的安全感知能力評分P=0.1Q1+0.3Q2+0.6Q3,篩選評分P高于均值的被測人員數(shù)據(jù)用于模型訓練,其中Q表示評分數(shù)據(jù)集,Q1,Q2以及Q3表示在評分數(shù)據(jù)集中具體的評分; 從神經(jīng)活動數(shù)據(jù)中提取EEG信號的5個頻段能量參數(shù)及fNIRS的HbO、HbR均值、方差和呼吸頻率參數(shù),組成10維特征集作為LSTM輸入; 基于所述特征集訓練LSTM模型,初始參數(shù)的設置包括:輸入維度、隱藏層、層數(shù)以及輸出維度,并通過MAPE值調優(yōu); 其中,所述生成各場所的總體安全風險值及具體隱患類型風險水平的步驟,包括: 從二元評分數(shù)據(jù)集J中按場所匯總隱患類型,對每類隱患的風險評分取均值; 結合LSTM模型輸出的總體風險值,生成包含隱患類型、風險水平及優(yōu)先級的安全評估報告。
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