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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于智能交互的自闭症儿童干预治疗辅助系统及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：CN119541839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510096375.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于智能交互的自闭症儿童干预治疗辅助系统及方法是由曲畅;付轶男设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能交互的自闭症儿童干预治疗辅助系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于智能交互的自闭症儿童干预治疗辅助系统及方法，涉及数据智能分析领域，其采用基于AI的数据处理技术来从自闭症儿童对象的音频数据提取音频特征，同时从自闭症儿童对象的面部表情图像提取面部特征，以此基于音频特征编码特征和面部图像特征编码特征之间的多模态细粒度联合表示来智能地判断自闭症儿童对象的行为状态为是否尝试交流。这样，通过持续的数据采集，能够更精准捕捉到自闭症儿童极其细微的变化，确保不会遗漏任何瞬间发生的行为。并且，通过结合面部表情分析与音频特征提取，可以使得对自闭症儿童行为状态的判断更加精确，进而生成更具针对性的个性化干预反馈。

本发明授权基于智能交互的自闭症儿童干预治疗辅助系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于智能交互的自闭症儿童干预治疗辅助系统，其特征在于，包括： 儿童对象面部音频获取模块，用于获取由摄像头采集的自闭症儿童对象的面部表情图像和由麦克风采集的所述自闭症儿童对象的音频数据； 音频特征提取模块，用于从所述音频数据提取音频特征以得到音频特征编码向量； 面部特征提取模块，用于从所述面部表情图像提取面部特征以得到面部图像特征编码特征图； 音频-图像多模态联合模块，用于对所述音频特征编码向量和所述面部图像特征编码特征图进行音频-图像多模态数据细粒度联合以得到自闭症儿童对象状态多模态联合编码向量，其中，所述音频-图像多模态联合模块，包括：面部图像分解单元，用于对所述面部图像特征编码特征图进行特征解耦和特征展平化以得到面部图像局部特征编码向量的集合；聚类融合单元，用于对所述音频特征编码向量和所述面部图像局部特征编码向量的集合进行内核特征计算和细粒度聚类融合以得到所述自闭症儿童对象状态多模态联合编码向量； 行为状态判断模块，用于基于所述自闭症儿童对象状态多模态联合编码向量，确定所述自闭症儿童对象的行为状态，并基于所述行为状态，生成干预反馈； 其中，所述聚类融合单元，包括： 面部图像内核特征提取子单元，用于对所述面部图像局部特征编码向量的集合进行面部图像内核特征提取以得到面部图像内核特征编码向量，表示为： ； 其中，是面部图像局部特征编码向量的集合，、分别是所述面部图像局部特征编码向量的集合中第个、第个面部图像局部特征编码向量，为对进行内核特征提取，表示特征向量的一范数，表示所述面部图像局部特征编码向量的集合中向量的数量减一，是对应的面部图像语义差异值，表示以自然常数为底的指数函数，是所述面部图像局部特征编码向量的集合中向量的个数，是面部图像内核特征编码向量； 音频-面部特征先验聚类中心编码向量确定子单元，用于基于所述音频特征编码向量和所述面部图像内核特征编码向量，确定音频-面部特征先验聚类中心编码向量，表示为： ； 其中，是面部图像内核特征编码向量，是音频特征编码向量，为级联操作，是权重变换矩阵，是偏置向量，是音频-面部特征先验聚类中心编码向量； 多模态细粒度联合子单元，用于对所述音频-面部特征先验聚类中心编码向量和所述面部图像局部特征编码向量的集合进行多模态细粒度联合编码以得到所述自闭症儿童对象状态多模态联合编码向量。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699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”。