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龙图腾网获悉湖南手拉手信息技术有限公司申请的专利校园安全隐患风险的人类神经感知评测计算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：CN120147088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510631964.4，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权校园安全隐患风险的人类神经感知评测计算方法及相关装置是由王凌风;刘运学;彭广;佘志飞;李丽英;戴伟辉;戴永辉;谢燕强;童佩珊;颜思宇;周璇设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本校园安全隐患风险的人类神经感知评测计算方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种校园安全隐患风险的人类神经感知评测计算方法及相关装置，涉及校园安防信息技术领域。从校园安全监控视频历史库中采集不同场所的视频素材，按场所整理为视频素材集并进行标注；从所述视频素材中按预设规则截取关键时间节点的视频片段，生成测试信号集；利用EEG‑fNIRS设备采集被测安防人员在观看所述测试信号时的神经活动数据，并同步获取其主观评分数据，包括测试任务一和测试任务二；基于测试任务一的神经活动数据训练LSTM模型，并结合测试任务二的神经活动数据和主观评分数据，生成各场所的总体安全风险值及具体隐患类型风险水平。实现了有效发现各类复杂性、隐蔽性的校园安全隐患的技术效果。

本发明授权校园安全隐患风险的人类神经感知评测计算方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种校园安全隐患风险的人类神经感知评测计算方法，其特征在于，包括： 从校园安全监控视频历史库中采集不同场所的视频素材，包括已发生安全事故的视频及正常场景视频，按场所整理为视频素材集并进行标注； 从所述视频素材中按预设规则截取关键时间节点的视频片段，生成测试信号集； 利用EEG-fNIRS设备采集被测安防人员在观看所述测试信号时的神经活动数据，并同步获取其主观评分数据，包括测试任务一和测试任务二； 基于测试任务一的神经活动数据训练LSTM模型，并结合测试任务二的神经活动数据和主观评分数据，生成各场所的总体安全风险值及具体隐患类型风险水平； 其中，所述测试任务一包括：播放安全事故前视频片段，由被测人员对事故可能性按预设时长的区间进行评分，并同步采集神经活动数据集N1及评分数据集Q； 测试任务二包括：播放正常场景视频片段，由被测人员列举潜在隐患类型及风险评分，并同步采集神经活动数据集N2及二元评分数据集J； 其中，所述基于测试任务一的神经活动数据训练LSTM模型的步骤，包括： 对测试任务一的数据进行预处理，计算被测人员的安全感知能力评分P=0.1Q1+0.3Q2+0.6Q3，筛选评分P高于均值的被测人员数据用于模型训练，其中Q表示评分数据集，Q1，Q2以及Q3表示在评分数据集中具体的评分； 从神经活动数据中提取EEG信号的5个频段能量参数及fNIRS的HbO、HbR均值、方差和呼吸频率参数，组成10维特征集作为LSTM输入； 基于所述特征集训练LSTM模型，初始参数的设置包括：输入维度、隐藏层、层数以及输出维度，并通过MAPE值调优； 其中，所述生成各场所的总体安全风险值及具体隐患类型风险水平的步骤，包括： 从二元评分数据集J中按场所汇总隐患类型，对每类隐患的风险评分取均值； 结合LSTM模型输出的总体风险值，生成包含隐患类型、风险水平及优先级的安全评估报告。

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