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龙图腾网恭喜云南大学;昆明医科大学第一附属医院(云南省皮肤病医院)申请的专利戒毒人员复吸风险预测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：CN119377801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411949366.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权戒毒人员复吸风险预测方法是由徐玉;鲁毅;朱梅;王昆华;孙亮;雷毅;孙加学;杜金泽;孔德沈玥设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本戒毒人员复吸风险预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及禁毒监测技术领域，公开了一种戒毒人员复吸风险预测方法，包括：对吸毒人员和非吸毒人员进行毒品视觉刺激测试，采集被测试人员的影像数据，并获取被测试人员对毒品的渴望程度值，基于影像数据获得被测人员的动作特征数据和表情特征数据，基于表情特征数据和对应的渴望程度值及人员身份属性形成的训练样本对第一预测模型进行训练，并基于动作特征数据和对应的渴望程度值及人员身份属性形成的训练样本对第二预测模型进行训练，利用两个模型分别对已戒毒人员进行预测，综合两个预测模型预测结果及模型权重进行复吸风险进行预测。本发明可实现对已戒毒人员复吸风险的高效率精确预测。

本发明授权戒毒人员复吸风险预测方法在权利要求书中公布了：1.一种戒毒人员复吸风险预测方法，其特征在于，包括：通过对吸毒人员、戒毒过程中人员、戒毒成功人员、戒毒后复吸人员以及非吸毒人员进行毒品视觉刺激测试，采集测试过程中被测试人员的影像数据，并通过吸毒相关问卷测试获取被测试人员对毒品的渴望程度值；基于所述影像数据获得被测人员的动作特征数据和表情特征数据；将被测试人员对毒品的渴望程度值以及被测人员的身份属性作为对应的表情特征数据的第一标签数据，将表情特征数据和对应的第一标签数据作为第一训练样本，将部分第一训练样本作为第一训练集，将另一部分第一训练样本作为第一测试集；将被测试人员对毒品的渴望程度值以及被测人员的身份属性作为对应的动作特征数据的第二标签数据，将动作特征数据和对应的第二标签数据作为第二训练样本，将部分第二训练样本作为第二训练集，将另一部分第二训练样本作为第二测试集；利用所述第一训练集对第一预测模型进行训练，完成训练的所述第一预测模型能够根据输入的表情特征数据输出对应的身份属性和渴望程度预测值；利用所述第二训练集对第二预测模型进行训练，完成训练的所述第二预测模型能够根据输入的动作特征数据输出对应的身份属性和渴望程度预测值；利用所述第一测试集和所述第二测试集分别对第一预测模型和第二预测模型预测结果的准确程度进行评估，并根据两个模型预测结果的准确程度确定第一预测模型和第二预测模型输出预测结果的权重；获取待评估已戒毒人员在进行毒品视觉刺激测试时的动作特征数据及表情特征数据，将待评估已戒毒人员的表情特征数据输入所述第一预测模型获得第一预测结果，将待评估已戒毒人员的动作特征数据输入所述第二预测模型获得第二预测结果；基于所述第一预测结果、所述第二预测结果以及所述第一预测模型和所述第二预测模型输出预测结果的权重，获得待评估已戒毒人员的综合复吸风险预测结果；第一预测模型和第二预测模型中预测结果准确性越高的模型输出预测结果的权重值越大；还包括：对不同的身份属性进行赋值，其中吸毒人员、戒毒后复吸人员、戒毒过程中人员、戒毒成功人员、非吸毒人员的身份属性分值依次降低；所述第一预测结果包括与待评估已戒毒人员对应的第一身份属性和第一渴望程度预测值，所述第二预测结果包括与待评估已戒毒人员对应的第二身份属性和第二渴望程度预测值；所述基于所述第一预测结果、所述第二预测结果以及所述第一预测模型和所述第二预测模型输出预测结果的权重，获得待评估已戒毒人员的综合复吸风险预测结果，包括：确定所述第一身份属性和所述第二身份属性对应的身份属性分值，通过以下公式计算待评估已戒毒人员的复吸概率： ；式中，为待评估已戒毒人员的复吸概率值，该值越大表示复吸风险越高，为第一预测模型输出的第一渴望程度预测值，为第二预测模型输出的第二渴望程度预测值，为第一预测模型输出的第一身份属性对应的身份属性分值，为第二预测模型输出的第二身份属性对应的身份属性分值，为第一预测模型预测结果的权重值，第二预测模型预测结果的权重值。

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云南大学;昆明医科大学第一附属医院(云南省皮肤病医院)，其通讯地址为：650091 云南省昆明市翠湖北路2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”。