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龙图腾网获悉北京津发科技股份有限公司申请的专利人因智能状态监测模型训练方法、监测方法及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：CN117150290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310987837.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权人因智能状态监测模型训练方法、监测方法及装置是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本人因智能状态监测模型训练方法、监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种人因智能状态监测模型训练方法、监测方法及装置，采集人员的生理信号和视频信号构建训练样本集；初始神经网络模型包括数据预处理模块、公共特征提取模块、多头特征提取模块等；数据预处理模块对生理信号和视频信号预处理生成二维空间数据，并进行融合；公共特征提取模块对融合后的信号进行特征提取和融合，生成多尺度特征图，并汇总；多头特征提取模块对多尺度特征图进行融合，得到高维特征图，根据高维特征图生成预测结果；采用训练样本集对初始模型训练，最终得到人因智能状态监测模型。本发明将多元时间序列数据与二维图像数据进行融合，构建并训练人因智能状态监测模型，监测更加快速、准确。

本发明授权人因智能状态监测模型训练方法、监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态同步数据融合的人因智能状态监测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建训练样本集，所述训练样本集包含多个样本，每个样本包括采集到的人员的生理信号和视频信号，所述生理信号包括心电信号、脑电信号和肌电信号；为每个样本添加真实标签； 构建初始神经网络模型，所述初始神经网络模型包括数据预处理模块、数据融合模块、公共特征提取模块、多头特征提取模块和预测输出层；所述公共特征提取模块包括卷积层、密集融合层和空间金字塔池化层； 所述数据预处理模块对每个样本中的生理信号进行第一数据预处理操作，得到二维生理信号；利用预设深度学习方法提取每个样本中视频信号的关键帧，并对所述关键帧进行第二数据预处理操作，得到二维视频信号；其中，第一数据预处理操作包括：对所述生理信号中的心电信号、脑电信号和肌电信号分别进行快速傅里叶变换，得到相应的心电幅频特性图、脑电幅频特性图和肌电幅频特性图；分别提取所述心电幅频特性图、所述脑电幅频特性图和所述肌电幅频特性图中振幅最大的前预设数量个频率，得到心电频率、脑电频率和肌电频率；根据所述心电频率、所述脑电频率和所述肌电频率设定对应的心电周期、脑电周期和肌电周期；所述心电信号使用所述心电周期进行多周期分解，生成心电分解结果，所述脑电信号使用所述脑电周期进行多周期分解，生成脑电分解结果，所述肌电信号使用所述肌电周期进行多周期分解，生成肌电分解结果；将所述心电分解结果、所述脑电分解结果和所述肌电分解结果分别进行数据升维，得到二维心电信号、二维脑电信号和二维肌电信号； 所述数据融合模块将所述二维生理信号和所述二维视频信号在通道方向进行融合，生成三维融合信号； 所述公共特征提取模块利用所述卷积层和所述密集融合层对所述三维融合信号进行特征提取和融合，生成不同尺度的特征图，利用所述空间金字塔池化层将所述特征图通过不同尺度的金字塔池化操作进行汇总； 所述多头特征提取模块将所述公共特征提取模块得到的不同尺度的特征图进行融合，得到高维特征图； 所述预测输出层根据所述高维特征图生成相应样本的预测结果； 采用所述训练样本集对所述初始神经网络模型进行训练，并构建所述预测结果和所述真实标签之间的损失，利用所述损失调整所述初始神经网络模型的参数，最终得到多模态同步数据融合的人因智能状态监测模型。

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