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龙图腾网获悉大连海事大学;广西交通设计集团有限公司;平陆运河集团有限公司申请的专利一种基于EEG-DSRnet的应急场景下船员情绪识别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：CN121154161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511391700.2，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于EEG-DSRnet的应急场景下船员情绪识别方法是由任鸿翔;程亚龙;王长海;韦德鉴;杨晓;覃薇;闫强;陶瑞;陈成伟;冯源彦;徐泽琦;王德龙;李海江设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于EEG-DSRnet的应急场景下船员情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于EEG‑DSRnet的应急场景下船员情绪识别方法，包括：利用虚拟现实技术构建海上应急场景，主动诱发船员情绪；通过脑电仪采集船员在应急场景下的脑电信号，并进行预处理；构建EEG‑DSRnet模型，对预处理后的脑电信号进行特征提取和分类识别，根据模型的分类结果，识别船员在应急场景下的恐惧情绪。其中，EEG‑DSRnet模型结合深度可分离卷积、SENet注意力机制与残差连接，实现对应急情绪的三分类识别。EEG‑DSRnet模型采用紧凑的卷积神经网络架构，能够有效提取船员脑电信号中的关键特征。本发明提出的EEG‑DSRnet模型结构紧凑、计算效率高，具备良好的泛化能力，能够有效提升应急场景下船员情绪识别的准确性与稳定性，为海上应急管理提供技术支持，适用于船员应急培训。

本发明授权一种基于EEG-DSRnet的应急场景下船员情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于EEG-DSRnet的应急场景下船员情绪识别方法，其特征在于，包括： S1、利用虚拟现实技术构建海上应急场景，主动诱发船员情绪，包括： S11、利用虚拟现实技术，建立船舶、舱室、应急设备、虚拟人物的三维模型； S12、搭建火灾、恶劣海况、救生艇释放三个海上应急场景，并实现用户以第一人称视角，通过手持控制器操控虚拟人物进行交互； S2、通过脑电仪采集船员在应急场景下的脑电信号，并进行预处理，包括： S21、通过脑电仪采集船员在火灾、恶劣海况、救生艇释放三个海上应急场景下的脑电信号； S22、基于采集的脑电信号，剔除无用导联并自适应滤波，去除船体振动与头显供电引入的漂移及高频噪声； S23、基于自适应滤波后的脑电信号，执行基线校正、重参考、分段、降采样和坏段剔除的操作，压缩数据量并消除异常幅值； S24、基于执行基线校正、重参考、分段、降采样和坏段剔除操作后的脑电信号，采用ICA组合盲源分离算法去除眼电、肌电和头盔移位伪迹，输出高信噪比、高完整度的脑电数据； S3、构建EEG-DSRnet模型，对预处理后的脑电信号进行特征提取和分类识别，根据模型的分类结果，识别船员在应急场景下的恐惧情绪，包括： S31、构建包括深度可分离卷积模块、SENet注意力机制模块和残差连接模块的EEG-DSRnet模型； S32、将形状为Chans，Samples，1的三维数据输入到EEG-DSRnet模型中，其中，Chans代表脑电信号的通道数，Samples代表采样点数，1表示输入数据的深度维度； S33、深度可分离卷积模块提取脑电信号的空间特征； S34、SENet注意力机制模块通过建模通道间的相互关系来增强EEG-DSRnet模型对重要特征的关注度，抑制无关特征； S35、残差连接模块将输入直接添加到后续层的输出； S36、EEG-DSRnet模型的输出结果是一个分类标签，其中，0代表平静和轻度不安，1代表中度恐惧，2代表重度恐惧。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学;广西交通设计集团有限公司;平陆运河集团有限公司，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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