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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种陪护机器人情绪识别方法、装置、存储介质及设备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：CN116257816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310018201.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种陪护机器人情绪识别方法、装置、存储介质及设备是由王方;秦建军;李欣;张艳娟设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种陪护机器人情绪识别方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开一种陪护机器人情绪识别方法、装置、存储介质及设备，方法包括：基于图像情绪识别模型提取人脸图像中的人脸图像情绪特征；基于语音情绪识别模型提取语音信息和嘴巴图像中的语音情绪特征；基于文本情绪识别模型提取语音信息对应的文本信息进中的文本情绪特征；将上述三种情绪特征进行融合获得第一融合情绪特征；基于脉搏波情绪识别模型提取脉搏波中的脉搏波情绪特征，将脉搏波情绪特征与第一融合情绪特征进行融合获得第二融合情绪特征；根据图像情绪识别模型的图像情绪识别结果、语音情绪识别模型的语音情绪识别结果、文本情绪识别模型的文本情绪识别结果和脉搏波情绪识别模型的脉搏波情绪识别结果，确定目标情绪。

本发明授权一种陪护机器人情绪识别方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种陪护机器人情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括： 基于图像情绪识别模型对目标人物的人脸图像进行特征提取，获得人脸图像情绪特征； 基于语音情绪识别模型对所述目标人物的语音信息和嘴巴图像进行特征提取，获得语音情绪特征； 基于文本情绪识别模型对所述语音信息对应的文本信息进行特征提取，获得文本情绪特征； 将所述人脸图像情绪特征、所述语音情绪特征以及所述文本情绪特征进行融合，获得第一融合情绪特征； 基于脉搏波情绪识别模型对所述目标人物的脉搏波进行特征提取，获得脉搏波情绪特征，并将所述脉搏波情绪特征与所述第一融合情绪特征进行融合，获得第二融合情绪特征； 分别获取所述图像情绪识别模型对所述人脸图像情绪特征进行情绪识别得到的图像情绪识别结果、所述语音情绪识别模型对所述语音情绪特征进行情绪识别得到的语音情绪识别结果、所述文本情绪识别模型对所述文本情绪特征进行情绪识别得到的文本情绪识别结果以及所述脉搏波情绪识别模型对所述第二融合情绪特征进行情绪识别得到的脉搏波情绪识别结果，其中，所述图像情绪识别结果、所述语音情绪识别结果、所述文本情绪识别结果和所述脉搏波情绪识别结果均包括各个情绪类别的概率； 根据所述图像情绪识别结果、所述语音情绪识别结果、所述文本情绪识别结果和所述脉搏波情绪识别结果，确定所述目标人物的目标情绪。

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