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龙图腾网获悉上海飞瀑智能科技有限公司申请的专利用于身心状态检测的检测模型构建、检测方法及相关装置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：CN114550232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111595271.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权用于身心状态检测的检测模型构建、检测方法及相关装置是由陈跃军设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于身心状态检测的检测模型构建、检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及健康检测技术领域，是一种用于身心状态检测的检测模型构建、检测方法及相关装置，该方法获取训练集和测试集，其中训练集和测试集中每个样本均包括人脸模型特征和真实检测指标；利用训练集对预设的检测模型进行训练，输出训练后的检测模型，检测模型包括用于生理指标检测的XYZ深度学习模型和用于生理指标及心理指标检测的XYZ+RGB深度学习模型；利用测试集对检测模型进行评估，根据评估结果反向调节检测模型，输出最终的检测模型。本发明利用三维以及RGB摄像机，对用户的脸部进行采样，再结合机器学习与深度学习，对用户的健康指标以及心理指标进行检测，简化了基础身心指标检测过程，为扩大基础身心指标定期检测提供便捷。

本发明授权用于身心状态检测的检测模型构建、检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种用于身心状态检测的检测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取训练集和测试集，其中训练集和测试集中每个样本均包括人脸模型特征和真实检测指标，人脸模型特征包括uv-map和人脸vtx数据，真实检测指标包括真实生理指标和真实心理指标； 利用训练集对预设的检测模型进行训练，输出训练后的检测模型，其中检测模型包括用于生理指标检测的XYZ深度学习模型和用于生理指标及心理指标检测的XYZ+RGB深度学习模型； 利用测试集对检测模型进行评估，根据评估结果反向调节检测模型，输出最终的检测模型； 其中，训练集和测试集中每个样本的人脸模型特征，包括： 获得样本人脸的三维信息obj文件和二维信息jpg文件； 利用face3d算法对三维信息obj文件和二维信息jpg文件进行处理，输出uv-map和人脸vtx数据，包括： 利用二维信息jpg文件寻找对应的6关键特征点和11个次要特征点，重构获得参考脸，其中6关键特征点为四个眼角加两个嘴角，11个次要特征点为两个鼻翼点，一个鼻尖点；一个鼻梁点，嘴唇中央点，嘴唇上边缘中央点，嘴唇下边缘中央点，下巴中央点，两个耳垂点； 利用三维信息obj文件寻找对应的6关键特征点和11个次要特征点，确定目标脸，其中6关键特征点为四个眼角加两个嘴角，11个次要特征点为两个鼻翼点，一个鼻尖点；一个鼻梁点，嘴唇中央点，嘴唇上边缘中央点，嘴唇下边缘中央点，下巴中央点，两个耳垂点； 利用参考脸对目标脸进行配准，获得与参考脸配准之后的目标脸； 利用GPA算法对与参考脸配准之后的目标脸进行归一化处理； 目标脸的模型顶点作为人脸vtx数据，目标脸的模型贴图最为uv-map； 对人脸vtx数据进行预处理，其中预处理包括归一化和降维； 其中，XYZ深度学习模型为基于MLP多层神经网络构建的模型，使用人脸vtx数据对基于MLP多层神经网络构建的模型进行训练，XYZ+RGB深度学习模型为基于Inception-Resnet神经网络构建的模型，使用uv-map对基于Inception-Resnet神经网络构建的模型进行训练。

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