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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于多维度情绪识别的主动抓握式手功能训练系统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：CN119075276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411586947.5，技术领域涉及：A63B23/16；该发明授权一种基于多维度情绪识别的主动抓握式手功能训练系统是由任睿通;方银锋;黄贤盛;刘敏宏;郭庆泽设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度情绪识别的主动抓握式手功能训练系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多维度情绪识别的主动抓握式手功能训练系统；其包括康复训练球、核心处理模块、训练交互模块和多源数据采集模块。核心处理模块分别对脉搏波数据和心电数据进行情绪识别，并对表情、脉搏波、心电对应的情绪识别结果进行融合，得到综合情绪识别结果。康复训练球用于供使用者握持，并检测使用者的抓握力。所述的训练交互模块用于指引使用者进行手部的抓握、转动和移动训练。本发明通过表情、心电、脉搏波信号综合判断使用者在手部训练过程中的情绪变化，并在使用者出现消极情绪时，通过减小手部训练抓握力的要求阈值以及转动、移动的幅度阈值来降低训练难度，从而减轻使用者的抵触心理，促使使用者更加积极、主动地训练。

本发明授权一种基于多维度情绪识别的主动抓握式手功能训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度情绪识别的主动抓握式手功能训练系统，其特征在于：包括康复训练球、核心处理模块、训练交互模块和多源数据采集模块；所述的多源数据采集模块包括图像情绪识别模块（8）、心电采集模块（6）和光电脉搏波传感器（5）；所述的图像情绪识别模块（8）用于采集使用者的面部图像，并识别表情对应的情绪类型；所述的心电采集模块（6）用于采集使用者的心电数据；所述的光电脉搏波传感器（5）用于采集使用者的脉搏波数据；所述的核心处理模块分别对脉搏波数据和心电数据进行情绪识别，并对表情、脉搏波、心电对应的情绪识别结果进行融合，得到最终的综合情绪识别结果；所述的康复训练球用于供使用者握持，并检测使用者的抓握力；所述的训练交互模块用于指引使用者进行手部的抓握、转动和移动训练；所述的核心处理模块根据综合情绪识别结果调节手部抓握、移动、转动训练难度，避免使用者持续保持消极情绪；所述的核心处理模块对基于心电数据提取的心电信号特征和基于脉搏波数据提取的脉搏波信号特征分别通过随机森林算法进行情绪识别，获得心电情绪类型向量、脉搏波情绪类型向量；所述的图像情绪识别模块（8）通过YOLOv5算法对面部图像进行情绪识别，获得表情识别情绪类型向量；所述的核心处理模块对心电数据提取心电信号特征的过程为：（1）基于双边斜率，检测心电数据中的各采样点的陡峭度；（2）构建基于R-R间隔的动态窗口提取R峰，具体步骤如下：a.将心电数据起始段的各采样点的陡峭度Msteep与预设的初始阈值T0进行比较得到疑似R峰；将心电数据起始段以后的各采样点的陡峭度Msteep大于或等于动态阈值Ta的采样点作为R峰；动态阈值Ta根据当前采样点前的多个R峰的陡峭度设定；b.构建动态窗口；动态窗口宽度的表达式如下： ；其中，RRavr表示当前采样点前的多个R-R间隔的平均值；为预设间隔；动态窗口的起始点为前一个动态窗口终止点前距离处；c.在一个动态窗口中存在多个R峰时，仅保留局部最大值来确定动态窗口中的R峰的位置；（3）基于R峰位置提取P、Q、S、T特征点，根据PQRST特征点提取心电信号特征；对表情、脉搏波、心电对应的情绪识别结果进行融合的过程如下：（1）拼接心电情绪类型向量、脉搏波情绪类型向量，得到特征向量；通过决策树模型对特征向量进行处理，获得初步预测向量；（2）将表情识别情绪类型向量和初步预测向量共同输入梯度提升树算法，获得情绪预测结果；（3）对情绪预测结果进行规则化辅助修正，得到综合情绪识别结果；所述的康复训练球包括壳体、安装在壳体中的姿态传感器（1）和压力检测模块；所述的壳体上设有与人体手指对应的握持凹槽；所述的姿态传感器（1）用于检测使用者手部的转动幅度；所述的压力检测模块用于检测握持凹槽端部受到的压力。

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