摘要
在社会高速发展的时代,大学生的心理健康受到社会压力、升学压力等冲击,心理状态呈现出复杂化特点,很多学生出现了焦虑、抑郁等问题。因此,亟需建立一个针对学生心理问题的预警体系来实时有效地监测大学生的心理健康。文章提出了基于GNN的校内人员情绪检测与物联网监测系统,即通过GNN网络实时监测大学生的心理状态,并及时对心理状态存在问题的学生进行心理健康干预,最终达到帮助大学生形成良好品德,实现人生价值的目的。本系统基于物联网四层架构,以GNN算法为核心,构建高校人员情绪监测物联网系统;采用GNN算法提取并聚合人脸面部表情特征及空间特征关系,构建了端到端的情绪识别模型;以Fer2013数据集对模型进行训练和测试,准确率达到了72.3%;同时利用高清摄像头采集、追踪人员面部图像作为感知数据进行系统验证。结果表明,本物联网监测系统可实现校内人员的面部表情监测,对于预防大学生出现心理健康问题具有较大帮助。
出处
《物联网技术》
2025年第16期37-41,共5页
Internet of things technologies
基金
陕西省基于智能推荐的农副产品一体化电子商务平台及应用项目(2022FP-40)
延安大学西安创新学院基于深度学习的情绪识别智能分类系统项目(2023KYZX01)。
