近日，三亚学院在心理健康智能监测前沿研究领域取得重要阶段性进展。由三亚学院信息与智能工程学院李成名教授领衔，张若琛，于海娇等教师，电子信息研究生刘高源，司文亮，张自鑫，陈轶潇等，本科生刘咏斌，王翊红，陈鹏宇，颜家宝，丁景隆等组成的科研团队以项目制教学的方式，围绕“灵犀智感”——无感式心理状态实时波动监测系统开展攻关，成功完成了三模态基础环境搭建与核心算法框架复现，为构建实时心理状态波动监测与预警辅助平台奠定坚实基础，让基于生理、表情、语音三类弱信号协同建模的无感式心理监测技术成为可能。
当前，心理健康监测领域普遍依赖问卷量表、心理咨询面谈或可穿戴设备等传统手段，存在主观偏差大、侵入性强、无法实时追踪、难以捕捉细微情绪波动等突出问题；而在校园、职场等高频复杂交互场景下，如何无感、实时、连续地感知个体心理压力与情绪状态变化，及时发现情绪低谷与压力累积信号，仍缺乏轻量化、可落地的系统化监测工具，成为心理健康服务普惠化进程中的共性技术瓶颈。
团队立足心理健康监测的迫切需求，坚持“生理信号感知——面部行为捕捉——语音情绪分析——多模态融合研判”的技术路线，聚焦“融合生理、表情和音频模态，实时区分个体心理状态波动”这一核心科学问题，全力攻关多模态弱信号耦合建模与心理状态客观量化关键技术。
图1：三模态心理状态监测技术路线架构图
本次由项目团队完成的三模态基础环境搭建与核心算法复现，精准完成生理信号提取、478点面部关键点实时捕捉以及语音A/V/D三维情绪指标提取三大核心模块的部署验证与初步测试，为“灵犀智感”系统提供了关键算法底座。
图2：模型基础复现测试结果（1）
图3：模型基础复现测试结果（2）
同时，团队已完成心率估计精度指标、面部表情时序稳定性、语音情绪A/V/D输出一致性等关键心理监测指标的详细定义与初步评估，实现单模态输出的可量化、可追溯、可精准比对。团队还建立了“个人情绪基线”概念框架，提出以偏离个人基线的变化率作为心理状态波动的核心度量方式，为后续多模态融合研判与个体化心理预警提供强力数据支撑。此次突破标志着三亚学院信息与智能工程学院“灵犀智感”研究正式从文献调研与方案论证阶段迈入基础环境搭建与核心算法复现阶段。
未来，团队将继续以项目制教学为基础，持续推进三模态特征深度对齐与时间同步机制研究，优化多模态融合研判模型，开展校园心理场景与职场高压场景的数据集微调与跨场景泛化验证，推进边缘端轻量化部署与实时心理波动可视化系统开发，加快原型验证与实际心理监测场景适配，推动心理健康服务从“事后问卷评估”向“实时波动监测”升级，为我国校园心理健康预警、职场心理关怀、社区普惠化心理监测等领域的技术创新贡献信息与智能工程学院科研力量。
一审一校 |张若琛
二审二校 | 王景泽 周显春
三审三校 |李成名 尹 娜
