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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别系统及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：CN119782882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411861182.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别系统及方法是由周文俊;杨明智;肖强;伍贤辉;贺冬晴设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高铁健康安全保障领域，具体为一种基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别系统及方法，系统包括生理数据与群体信息采集模块、数据预处理与特征融合模块、乘员热舒适状态识别模块和群体决策与物联传输模块；有益效果为：本发明提出的基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别系统及方法，通过结合智能传感采集、智能预处理和特征融合技术，系统有效地从热成像摄像头和智能手表中提取丰富的特征信息，增强模型对不同尺度目标的识别能力，实现高效的特征提取。

本发明授权一种基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于外周生理特征的高速列车乘员热舒适识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S1：构建基于外周生理特征的列车乘员热舒适数据集； 步骤S1.1：在不同季节及不同空调系统工况下，全面采集被试者的外周生理信号，包括面部各部位皮肤温度、皮肤电反应GSR和血容量脉冲BVP，并收集被试者们的主观热舒适问卷，从血容量脉冲BVP可提取心率变异性HRV，心率变异性HRV是指每分钟心跳次数的变化，它反映心跳间隔的波动，经以下公式计算可得到时域指标SDNN和非线性指标，SDNN是所有正常心搏间隔NN间期标准差的计算结果，用于反映整体心率变异性的总体水平，N表示总的NN间期数，NNi表示第i个N间期，为所有NN间期的平均值；SD1和SD2是基于Poincaré散点图的几何分析指标，用于量化瞬时心率变异性和长时心率变异性，Poincaré散点图是将每个心搏间期与其前一个间期作为一个点绘制在二维平面上，即点NNi，NNi+1；SD1表示散点图短轴上的标准差，反映心率变异性的瞬时成分，用于评估副交感神经活动；SD2表示散点图长轴上的标准差，反映心率变异性的长期成分，用于评估交感神经和副交感神经的共同作用；定义对角线和垂直线上的标准差，分别计算SD1和SD2；式中，VarNNi−NNi+1表示所有连续NN间期差值的方差； 对于GSR数据，统一将其转换为与基线的变化值，即ΔGSR，以减少不同季节不同空调工况条件下的测量误差，基线GSR值被定义为测量开始的头2-5分钟内的最低GSR值，面部平均皮肤温度MSTF则根据各部位的面积加权值所得，其中Tsk是面部局部皮肤温度，dAsk是各部位的相应局部表面积，且A为面部总面积； =前额局部皮肤温度×0.2+眼睛局部皮肤温度×0.1+脸颊局部皮肤温度×0.4+鼻子局部皮肤温度×0.1+耳朵局部皮肤温度×0.2； S1.2：群体信息采集，添加具有差异性的类别对模型的性能和准确性起到提升作用，因此采集每位乘员对应的乘坐季节、座位行和座位列以及性别、BMI和年龄的群体类别标签，从而增强模型对目标的识别能力； 步骤S2：数据预处理与特征融合； 步骤S3：乘员热舒适状态识别，利用提取的特征通过机器学习算法来准确识别热舒适水平； 步骤S4：构建车内乘员热舒适状态实时监控与传输装置。

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