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龍圖騰網恭喜南京信息工程大學申請的專利結合多級特征依賴與多尺度上下文特征的抑郁識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114494770B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210035384.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權結合多級特征依賴與多尺度上下文特征的抑郁識別方法是由張小瑞;原春霖;孫偉;劉青山設計研發完成，并于2022-01-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本結合多級特征依賴與多尺度上下文特征的抑郁識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種結合多級特征依賴與多尺度上下文特征的抑郁識別方法，包括：搭建并改進ResNet101，獲得C2、C3、C4及C5四個代表不同級別語義信息和細節信息的情感表征；將多級情感表征輸入到多層雙向門控網絡，提取多級特征間的依賴關系；將多級情感表征發送到多尺度自適應上下文模塊，提取相應的多尺度上下文特征，通過跨級融合得到各級的多尺度情感表示O3、O4和O5；將C5級情感表征導入卷積注意力模塊，獲得帶有顯著情感區域的情感表示D；通過特征融合得到多線索情感特征E，通過分類網絡進行抑郁識別。本發明同時結合級內關聯與級間關聯來獲取更深層更全面的情感，并且對噪聲具有魯棒性。

本發明授權結合多級特征依賴與多尺度上下文特征的抑郁識別方法在權利要求書中公布了：1.一種結合多級特征依賴與多尺度上下文特征的抑郁識別方法，其特征在于，所述抑郁識別方法包括以下步驟：S1，搭建ResNet101網絡作為模型特征提取層，使用ELU作為激活函數并添加BN層，獲得C2、C3、C4及C5四個代表不同級別語義信息和細節信息的情感表征；S2，將步驟S1中獲得的多級情感表征輸入到多層雙向門控網絡，提取多級特征間的依賴關系，連接雙向輸出，得到圖像的關聯表示V；S3，將步驟S1中獲得的多級情感表征送入多尺度自適應上下文模塊，提取相應的多尺度上下文特征，通過跨級融合得到各級的多尺度情感表示03、O4和O5；S4，將C5級情感表征導入卷積注意力模塊，獲得帶有顯著情感區域的情感表示D；S5，將多尺度情感表示O3、O4、O5和帶有顯著情感區域的情感表示D及圖像的關聯表示V進行特征融合，得到多線索情感特征E；S6，將多線索情感特征E送入全局平均池，通過兩個全連接層得到是否抑郁及抑郁嚴重程度兩個標簽。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市浦口區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。