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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利压力检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119548134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411635941.2，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权压力检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由唐蕊设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本压力检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能和医疗健康技术领域，公开了一种压力检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：构建压力检测模型，压力检测模型包括依次连接的特征提取层、特征融合层以及结果预测层；其中，特征提取层包括：动作单元特征识别网络、情绪特征识别网络、表现特征识别网络、和隐性特征识别网络；构建训练集，训练集中的各条数据样本为识别对象的面部图像，且数据样本包含对面部动作单元特征、面部情绪特征、面部表现特征、以及面部图像编码特征的标注；将训练集输入至压力检测模型进行训练，得到所述压力检测模型。本申请大大降低了压力检测成本，检测结果效率高，提高了可操作性，方便用户使用；且实用性强。

本发明授权压力检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种压力检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 构建压力检测模型，所述压力检测模型包括依次连接的特征提取层、特征融合层以及结果预测层；其中，所述特征提取层包括：动作单元特征识别网络、情绪特征识别网络、表现特征识别网络、和隐性特征识别网络；所述动作单元特征识别网络对数据样本进行特征提取得到至少一个动作单元特征、所述情绪特征识别网络对所述数据样本进行情绪识别得到面部情绪特征、所述表现特征识别网络对所述数据样本进行特征提取得到至少一个面部表现特征、和以及所述隐性特征识别网络进行特征提取得到至少一个面部隐性特征；其中，所述数据样本为识别对象的面部图像；所述面部隐性特征指的是在面部图像中不易被直接观察到的细节或特征，包括细微的表情变化、肤色的微小差异、光影效果、以及被遮挡或模糊的面部标志； 所述特征融合层依次对所述至少一个动作单元特征、所述面部情绪特征、所述至少一个面部表现特征、以及所述至少一个面部隐性特征进行融合、降维、和升维处理，得到特征融合向量； 所述结果预测层对所述特征融合向量进行识别，得到压力程度标签，所述压力程度标签为无压力、轻微压力、中等压力、和高压力中的任意一个； 构建训练集，所述训练集中的各条数据样本为识别对象的面部图像，且所述数据样本包含对面部动作单元特征、面部情绪特征、面部表现特征、以及面部隐性特征的标注； 将所述训练集输入至所述压力检测模型进行训练，得到所述压力检测模型。

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