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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于证据理论的多模态学生瞌睡监测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：CN116509323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310355146.7，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于证据理论的多模态学生瞌睡监测方法是由肖克江;朱广杰;符志雄;邱家瑞;曾炫宇;方烁;彭绍婷设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于证据理论的多模态学生瞌睡监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于证据理论的多模态学生瞌睡监测方法，所述瞌睡监测系统整体采用视觉采集设备、脑电采集设备、心率采集设备来采集学生在线学习时所产生的姿态数据、脑电波数据、心电信号数据，基于改进的D‑S证据理论将这些多模态数据进行融合计算提高监测准确性，提高学生学习效率和辅助教师教学工作，利用接口的方式打通教学终端与瞌睡监测服务系统的数据传输通道，通过教学终端给老师反馈学生瞌睡情况并且提醒瞌睡的学生打起精神来听讲。本发明解决了传统D‑S证据理论融合高冲突数据时会产生违反常识的悖论情况，本发明所提的方法的优点在于即使在融合过程中出现数据高冲突问题，融合后的结果也不会违背常识。

本发明授权基于证据理论的多模态学生瞌睡监测方法在权利要求书中公布了：1.基于证据理论的多模态学生瞌睡监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，教师开始上课后，由教学终端发送信号到瞌睡监测服务系统，系统开启针对每个学生的视觉采集设备、脑电设备、心率设备，开始采集学生的在线学习数据； S2，根据预设时间间隔，将视觉采集设备采集到的学生图像输入到训练好的人脸特征点提取模型中，通过得到的眼睛、鼻子、嘴巴周围的特征点坐标计算出闭眼频率数据、困意点头频率数据、打哈欠频率数据；计算脑电设备采集的学生脑电数据得到时间间隔内脑电波相对能量之比数据；计算心率设备采集的学生心电信号数据得到时间间隔内学生的心跳频率数据； S3，根据获取的5种数据，分别对单模态的数据进行局部瞌睡状态诊断，瞌睡状态分成三类：A瞌睡、B清醒、C不明，对单模态数据进行三类状态的基本概率函数分配，得到5条证据； 所述基本概率函数分配是指通过一段时间内检测到的瞌睡状态情况占比，计算每条数据中学生瞌睡状态的概率值，将误差或数据缺失或无法明确状态的判断情况定为不明状态C；闭眼频率数据提供的证据表示为Z1：,,，含义为此段时间内闭眼频率数据对学生判断为瞌睡状态的概率为，清醒状态的概率为，不明状态的概率为，点头频率数据提供的证据用Z2：表示；打哈欠频率数据提供的证据用Z3：表示；脑电波相对能量之比数据提供的证据用Z4：表示；心跳频率数据提供的证据用Z5： 表示；利用D‑S证据理论，将五种数据提供的证据进行决策融合，得到融合后的瞌睡程度结果； S4，利用D‑S证据理论，将五种数据提供的证据进行决策融合； 步骤S4中D‑S证据理论的具体实现方式如下； S41，利用Jousselme距离，计算每两个证据间的距离，并根据距离计算每两个证据的相似性，进而构造证据关系邻接矩阵； S42，基于证据之间直接和间接关系计算修改权重，这里将证据的关系强度定义为某证据体与其他证据体之间的相似性之和，关系强度计算公式如式8； 8式中，i和j表示证据的编号，分别指第i个证据和第j的证据，为除第i个证据以外的其他证据编号集合，为相似度函数； 利用关系强度计算证据间直接关系的修改权重，如式9； 9式中，n表示证据的总数，在这里n取5， 表示5个证据的关系强度总和； S43，通过去除特定证据体构成新的证据集，原始证据集中关系强度与新证据集中的关系强度之间的差异反映了间接关系，证据的间接关系的关系系数计算公式如式10； 10式中是去除前的关系强度，是去除后的关系强度，通过证据的间接关系系数计算间接关系的修改权重，如式11； 11S44，整合直接关系修改权重和间接关系修改权重，得到整体的权重，如式12，12S45，最后经过证据加权平均对原始证据进行加权修改，如式13； 13S46，修改证据体后，然后用D‑S组合规则对证据进行组合，得到最终融合结果； S5，判断融合后的学生瞌睡状态值是否大于阈值，若是则认定为该学生瞌睡状态，并执行S6，否则认定为该学生是清醒状态，并执行S1； S6，通过教学终端将学生的瞌睡状态反馈给老师，并且提醒该学生打起精神来听讲，系统记录监测数据； S7，持续监测，判断课程是否结束，若未结束则继续执行S1，若课程结束，则关闭系统，进行数据统计。

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