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龙图腾网获悉广州佳可电子科技股份有限公司申请的专利一种基于AI的宠物情绪识别系统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：CN119049086B 。

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：202411115983.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于AI的宠物情绪识别系统是由钟宝平;林锡源;袁远东设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的宠物情绪识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及宠物情绪识别技术领域，尤指一种基于AI的宠物情绪识别系统。包括宠物数据采集模块、特征提取模块、情绪识别模块、情绪动态跟踪模块和交互反馈模块。宠物数据采集模块通过传感器网络获取多模态数据，特征提取模块使用稀疏编码和字典学习算法提取关键特征，包括面部表情、声音频谱、生理变化和运动行为。情绪识别模块采用胶囊网络和生成对抗网络进行情绪识别与分类。情绪动态跟踪模块利用图神经网络预测情绪趋势。交互反馈模块通过强化学习生成情绪管理策略。本发明不仅提升了宠物情绪识别的准确性和效率，提供更有效的宠物情绪管理和互动支持，还为宠物主人提供了实用的管理工具，促进了宠物的健康和幸福。

本发明授权一种基于AI的宠物情绪识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的宠物情绪识别系统，其特征在于，包括依次通信连接的宠物数据采集模块、特征提取模块、宠物情绪识别模块、情绪动态跟踪模块和交互反馈模块； 所述宠物数据采集模块用于通过传感器网络采集宠物的多模态数据；所述多模态数据包括宠物的视频图像、声音、体温、心率、位置以及活动量； 所述特征提取模块用于接收所述宠物的多模态数据，通过稀疏编码和字典学习算法提取关键特征；所述关键特征包括宠物的面部表情特征、声音频谱特征、生理指标变化特征和运动行为特征； 所述宠物情绪识别模块用于通过胶囊网络算法和生成对抗网络进行宠物的情绪识别和分类，包括快乐、兴奋、焦虑、恐惧和愤怒的情绪； 所述情绪动态跟踪模块用于通过图神经网络，将宠物的情绪状态表示为节点，通过学习节点间的关系和图结构特征，跟踪和预测情绪变化趋势； 所述交互反馈模块用于根据情绪识别和动态跟踪的结果，通过强化学习算法生成情绪管理策略和互动建议，通过智能设备与宠物主人进行交互； 其中，所述宠物情绪识别模块的运行过程包括以下步骤： 从所述特征提取模块接收所述关键特征； 基于所述关键特征，通过胶囊网络构建情绪识别模型，结合生成对抗网络进行模型训练；所述胶囊网络用于捕捉特征之间的层次关系和空间信息，通过动态路由机制提高模型对复杂情绪特征的理解能力； 将处理后的多模态数据输入至胶囊网络，得到初步的情绪分类结果，使用向量模长表示每个情绪类别的概率，选择模长最大的胶囊作为初始情绪分类结果；将胶囊网络的输出与生成器生成的样本输入到判别器，通过对抗训练强化情绪识别；通过不断优化生成器和判别器，不断调整胶囊网络的参数，使其对不同情绪状态的区分能力增强；结合判别器的反馈信息，修正初始情绪分类结果，生成最终的情绪识别结果，根据最终情绪识别结果，输出宠物的情绪状态，包括快乐、兴奋、焦虑、恐惧和愤怒； 所述情绪识别模型的公式如下： ； 其中，表示总损失函数，结合了胶囊网络和生成对抗网络的损失，用于优化情绪识别模型；表示权重因子，用于控制胶囊网络特征重建损失的影响；表示权重因子，用于控制生成对抗网络损失的影响；表示胶囊网络的输出向量，即提取的宠物情绪关键特征；表示目标情绪特征向量，用于指导胶囊网络输出特征的准确性；表示判别器对真实数据x的输出概率；表示判别器对生成数据Gz的输出概率；x表示多模态数据样本；z表示从潜在空间中采样的噪声向量，用于生成潜在的情绪特征； 所述情绪动态跟踪模块的运行过程包括以下步骤： 将宠物情绪识别模块生成的情绪识别结果表示为图神经网络的节点，每个节点表示一个特定时间点的宠物情绪状态； 使用图神经网络构建情绪状态之间的关系图，图的边表示情绪状态之间的转化关系，边的权重反映转化的概率或相似度；具体地，从宠物情绪识别模块接收的情绪识别结果，每个识别结果包含情绪状态及其对应的特征向量；每个识别结果构成一个节点，节点特征向量包括情绪类别及其概率，节点特征初始值为情绪识别结果中的向量表示，包含情绪概率、面部表情特征和声音频谱特征；通过分析情绪识别结果序列构建有向图，其中节点表示情绪状态，边表示情绪状态的转移；边的权重根据转移概率或状态相似度计算；根据历史情绪状态序列，统计从一个情绪状态转移到另一个状态的频率，计算转移概率；使用余弦相似度或欧氏距离度量两个节点特征向量之间的相似度，作为边的权重； 基于当前情绪状态及其相邻情绪状态，通过图神经网络更新每个节点的特征，捕捉情绪之间的相互影响和动态变化； 对图神经网络中节点的特征进行时序分析，预测宠物情绪的未来变化趋势，生成情绪状态序列； 根据所述情绪状态序列，识别潜在的情绪异常情况，并通过设置阈值实现对情绪变化的自动报警机制； 将预测的情绪变化趋势和当前情绪状态传递至交互反馈模块； 所述图神经网络的公式如下： ； 其中，表示节点j在时间步t的特征向量，即宠物在时间步t的情绪状态特征；表示节点i在时间步t+1的更新特征向量；表示节点i的邻居节点集合，即与当前情绪状态直接相关的其他情绪状态；表示节点i和j之间的连接数或度的平方根；表示情绪状态之间的影响权重；表示情绪状态自身的影响；表示激活函数。

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