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龙图腾网恭喜浙江工商大学申请的专利一种基于多模态数据融合的网络沉迷行为监测方法和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：CN119337252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411887032.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于多模态数据融合的网络沉迷行为监测方法和系统是由冯子麒;徐晓刚;周运梁;何源夏;郑乃弋设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的网络沉迷行为监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉、机器学习技术领域，涉及一种基于多模态数据融合的网络沉迷行为监测方法和系统，首先采集用户的多模态数据，包括生理信号数据和行为姿态数据；然后构建一个基于深度学习的多要素融合判断模型，将生理信号数据和行为姿态数据输入所述的多要素融合模型中进行同步处理，提取多模态特征并融合到统一的特征空间，同时采用多任务学习方法来联合训练生理信号数据和行为姿态数据；最后利用决策树或随机森林算法对用户的沉迷状态进行分类和评估。相比现有的网络沉迷行为监测方法，本发明在准确性、实时性、用户隐私保护、环境适应性、用户友好性、技术实现效率、泛化能力、综合干预能力以及端侧部署能力等方面，均展现出显著的优势。

本发明授权一种基于多模态数据融合的网络沉迷行为监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的网络沉迷行为监测方法，其特征在于：首先采集用户的多模态数据，包括生理信号数据和行为姿态数据；然后构建一个基于深度学习的多要素融合模型，将生理信号数据和行为姿态数据输入所述的多要素融合模型中进行同步处理，提取多模态特征并融合到统一的特征空间，同时采用多任务学习方法来联合训练生理信号数据和行为姿态数据；最后利用决策树或随机森林算法对用户的沉迷状态进行分类和评估；所述行为姿态数据包括：眼神注视图像和头部姿态图像的数据；所述多要素融合模型包括：注视估计模型和姿态估计模型；所述注视估计模型利用自对抗学习方法提取眼神注视图像的注视方向信息特征，并基于所提取的注视方向信息特征进行图像重建，以获得保留有注视方向信息的图像，同时估计出用户注视方向；所述姿态估计模型用于提取头部姿态图像的面部关键点信息，估计出面部关键点热图；所述注视估计模型包括：Backbone网络、SA-Module网络和多层感知机KAN网络，所述Backbone网络负责提取图像的注视方向信息特征，所述多层感知机KAN网络用于学习和估计出图像中用户注视方向，而SA-Module网络使用所提取的注视方向信息特征重建图像，同时Backbone网络使用对抗损失来最小化SA-Module网络的重建能力，即Backbone网络在对抗过程中学习提取与注视相关的特征的同时去除与图像重建有关的特征。

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