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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和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：CN119226897B 。

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：202411757938.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和介质是由李祥文;宋程;施海宇;丁帅;杨善林设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和介质，涉及人机系统领域；该方法包括：对第一目标群体进行认知能力测试，以将第一目标群体划分为高认知能力组和低认知能力组，并构建第一分类器和第二分类器；采集第一多模态数据并进行预处理和特征提取，将得到的关键特征融合成目标特征向量；基于目标特征向量，引入平衡因子分别训练第一分类器和第二分类器，得到第一目标评估模型和第二目标评估模型；并进行融合得到综合评估模型。本申请具有跨参与者和跨任务的特性，提升了评估的适用范围和实用性，同时增强了模型的通用性和易用性；实现了多特征融合的人机系统认知负荷评估，为用户提供了一个全面、精确且易于操作的评估工具。

本发明授权面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种面向人机系统的认知负荷评估方法，其特征在于，包括：对预设的第一目标群体进行认知能力测试，根据得到的认知测试结果和预设分类阈值将所述第一目标群体划分为高认知能力组和低认知能力组；构建与所述高认知能力组和所述低认知能力组对应的第一分类器和第二分类器；通过预设采集设备采集所述第一目标群体在执行N-back任务期间的第一多模态数据，并进行预处理和特征提取，将得到的关键特征融合成目标特征向量；基于所述目标特征向量，通过预设的BDA平衡域适应方法引入平衡因子，并采用K折交叉验证方法，分别训练所述第一分类器和所述第二分类器，得到第一目标评估模型和第二目标评估模型；对所述第一目标评估模型和所述第二目标评估模型进行融合，得到综合评估模型，以进行认知负荷评估；所述第一多模态数据包括与认知负荷相关的PPG信号、EDA信号、皮温信号以及可见光视频信息；所述通过预设采集设备采集所述第一目标群体在执行N-back任务期间的第一多模态数据，并进行预处理和特征提取，将得到的关键特征融合成目标特征向量，包括：通过预设的二阶巴特沃斯滤波器的低通滤波对所述PPG信号进行降噪，得到目标PPG信号；使用四阶巴特沃斯滤波器的低通滤波对所述EDA信号进行降噪，得到目标EDA信号；对所述目标PPG信号、所述目标EDA信号、所述皮温信号以及所述可见光视频信息进行标准化处理，以对齐时间并消除量纲差异，得到目标皮温信号和目标可见光视频信息；基于所述目标PPG信号、所述目标EDA信号、所述目标皮温信号和所述目标可见光视频信息，提取任务态下参与者认知负荷的多个关键特征；对提取的多个所述关键特征进行高维特征融合，生成目标特征向量；所述目标EDA信号特征包括：皮电反应峰值数、皮电反应峰值平均幅度、皮电张力的标准差和皮电自相关性；所述目标皮温信号包括：皮肤温度均值、皮肤温度中位数、皮肤温度最大值、皮肤温度最小值、皮肤温度标准差、皮肤温度方差、皮肤温度偏度和皮肤温度峰度；所述目标可见光视频信息包括面部行为和眼动特征，所述眼动特征包括扫视特征、注视特征和眨眼频率；其中，所述扫视特征对应有峰值扫视速度；所述峰值扫视速度的计算过程包括:对所述目标可见光视频信息中的每帧图像进行分析，提取眼睛的内外眼角位置信息和瞳孔中心点坐标；基于所述内外眼角位置信息和瞳孔中心点坐标，提取归一化扫视幅度；对连续两帧之间的所述归一化扫视幅度进行作差，确定最大差值为峰值扫视速度；其中，所述归一化扫视幅度的计算过程满足表达式： 式中，NSA为所述归一化扫视幅度，S为初始扫视幅度，D为眼睛的内外眼角之间的距离，,为瞳孔中心点坐标，,为外眼角的坐标，,为内眼角坐标。

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