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龙图腾网恭喜太原理工大学申请的专利一种基于双路双维卷积神经网络的情绪判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：CN116058842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202310090774.7，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于双路双维卷积神经网络的情绪判别方法是由杨琨;王文旭;郝润芳;桑胜波;张强设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路双维卷积神经网络的情绪判别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双路双维卷积神经网络的情绪判别方法，属于情绪判断技术领域；解决了现有情绪识别方法中缺乏对生理信号的处理导致情绪识别准确率低的问题；包括如下步骤：采集受试者的生理信号并过滤，将情绪表现作为标签；训练多尺度一维卷积神经网络和多尺度二维卷积神经网络；将生理信号经过多尺度一维卷积神经网络和多尺度二维卷积神经网络得到的特征进行隐式交叉；对交叉后的特征经过注意力机制处理，为每一维交叉后的特征赋以不同的权重，再连接分类层进行分类，构建完整的双路双维卷积神经网络模型；将多尺度一维卷积神经网络和多尺度二维卷积神经网络和双路双维的卷积神经网络的情绪预测结果进行置信度融合；本发明应用于情绪判别。

本发明授权一种基于双路双维卷积神经网络的情绪判别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路双维卷积神经网络的情绪判别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：利用外周生理信号检测设备采集受试者的心率信号、血氧信号、血压信号、体温信号，并通过小波变换过滤得到待判断的四个通道的信号，通过受试者填写调查问卷获得情绪表现作为标签；步骤2：将收集到的生理信号划分为训练集和测试集，分别进行多尺度一维卷积神经网络和多尺度二维卷积神经网络的训练；步骤3：将经过小波变换过滤得到的生理信号经过多尺度一维卷积神经网络和多尺度二维卷积神经网络得到的特征进行隐式交叉，得到新的特征向量；步骤4：对交叉后的特征经过注意力机制处理，为每一维交叉后的特征赋以不同的权重，再连接分类层进行分类，构建完整的双路双维卷积神经网络模型；步骤5：将步骤2中的多尺度一维卷积神经网络和多尺度二维卷积神经网络的情绪预测结果和步骤4中的双路双维的卷积神经网络的情绪预测结果进行置信度融合，通过不同的权重得到新的情绪置信度结果；步骤6：利用采集到的心率、血压、血氧和体温信号训练双路双维卷积神经网络模型及置信度分值计算方法，再利用训练好的模型对未知情绪状态进行预测，实现情绪判别及置信度分值计算。

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