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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利考虑误差传递及多模态数据的汽车智能座舱情感分析方法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：CN115601805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211200844.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权考虑误差传递及多模态数据的汽车智能座舱情感分析方法是由邹靖凯;林深和设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑误差传递及多模态数据的汽车智能座舱情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑误差传递及多模态数据的汽车智能座舱情感分析方法，方法考虑了汽车座舱内的多种模态数据，将不同模态的数据分别进行利用和识别之后，得出不同模态数据下关于汽车座舱功能的情感，另外，考虑了各模态预测结果中存在的误差，通过信息熵将这种误差进行传递，并且最终将三种模态的结果进行融合，最后得出汽车座舱内功能情感分析结果。本发明能以较高的精度来判定用户关于座舱应用的真实情感，可以更好的满足企业的实际需求。

本发明授权考虑误差传递及多模态数据的汽车智能座舱情感分析方法在权利要求书中公布了：1.考虑误差传递及多模态数据的汽车智能座舱情感分析方法，其特征在于，包括： 采集用户坐在汽车座舱内使用座舱内功能时发出的语音数据以及用户针对该座舱内功能的文本评价数据； 对采集到的数据进行预处理； 构建文本情感分类模型和语音情感分类模型，并采用轻量级人脸识别框架deepface作为面部情感分类模型； 通过相应的已经过预处理的数据对构建得到的文本情感分类模型、语音情感分类模型进行训练，得到训练完成的文本情感分类模型、语音情感分类模型； 通过训练完成的文本情感分类模型、语音情感分类模型以及面部情感分类模型进行相应的分析，得到三种分析结果； 将三种分析结果和各自的信息熵通过机器学习算法进行融合，从而得到汽车座舱情感分析结果； 将三种分析结果和各自的信息熵通过机器学习算法进行融合，从而得到汽车座舱情感分析结果，具体包括： 1通过信息熵计算公式，计算面部表情、语音、文本评价的情感分类概率的信息熵，分别记为HT、HV、HI；通过信息熵来反映每种模态信息所得出的情感分类概率的误差；信息熵公式如下所示： 其中n代表情感分类的数目； 2将三个模态的信息熵HT、HV、HI和三个模态的情感分类概率作为数据集，同时以文本情感分类模型所得出的座舱功能作为最终的情感评价对象； 3将2中的数据集划分为训练集和测试集； 4通过python的sklearn库，采用SVM、逻辑回归以及KNN方法对训练集和测试集进行拟合，得出最终的汽车座舱情感分析结果。

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