智能情緒測(cè)評(píng)與干預(yù)平臺(tái)項(xiàng)目需求

智能情緒測(cè)評(píng)與干預(yù)平臺(tái)項(xiàng)目需求一、項(xiàng)目?jī)?nèi)容本項(xiàng)目主要建設(shè)用于智能情緒測(cè)評(píng)的系列產(chǎn)品，包括情緒測(cè)評(píng)與干預(yù)微信小程序、支付寶小程序和情緒測(cè)評(píng)管理后臺(tái)系統(tǒng)，同時(shí)研發(fā)智能情緒評(píng)估模型，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，搭建情緒智能化測(cè)評(píng)與干預(yù)系統(tǒng)，研發(fā)面向情緒問(wèn)題的評(píng)估與干預(yù)應(yīng)用工具，為情緒情感障礙的快速、早期、客觀測(cè)評(píng)提供支持，并為情緒情感障礙個(gè)體的預(yù)防、早期管理和干預(yù)提供依據(jù)。二、技術(shù)指標(biāo)要求序號(hào)系統(tǒng)功能詳細(xì)技術(shù)要求1數(shù)字人操作指引支持?jǐn)?shù)字人形式的系統(tǒng)使用指引。進(jìn)入系統(tǒng)后，數(shù)字人主動(dòng)介紹系統(tǒng)操作關(guān)鍵點(diǎn)。用戶可與數(shù)字人進(jìn)行簡(jiǎn)單互動(dòng)，在系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，數(shù)字人會(huì)主動(dòng)告知用戶相關(guān)操作提示，幫助用戶理解系統(tǒng)功能的操作方式，降低系統(tǒng)使用門(mén)檻，提升用戶的使用體驗(yàn)。2電子問(wèn)卷支持電子問(wèn)卷在線填寫(xiě)功能。電子問(wèn)卷支持包括文本填空、單選、多選、下拉選擇、日期時(shí)間控件等題型，同時(shí)支持題目之間的邏輯關(guān)系設(shè)置。電子問(wèn)卷可自動(dòng)實(shí)時(shí)計(jì)算問(wèn)卷填寫(xiě)進(jìn)度，支持提交問(wèn)卷前可預(yù)覽題目填寫(xiě)內(nèi)容，并支持返回修改功能。3眼動(dòng)校準(zhǔn)支持眼動(dòng)校準(zhǔn)功能。眼動(dòng)校準(zhǔn)邏輯點(diǎn)根據(jù)后臺(tái)配置生成，系統(tǒng)自動(dòng)錄制眼動(dòng)軌跡，與邏輯點(diǎn)進(jìn)行匹配（時(shí)間精度到毫秒級(jí)，軌跡精度誤差不超過(guò)1cm），識(shí)別用戶眼動(dòng)狀態(tài)是否符合研究要求。4情緒測(cè)評(píng)任務(wù)支持在線進(jìn)行情緒測(cè)評(píng)任務(wù)的功能。系統(tǒng)支持圖片瀏覽任務(wù)、語(yǔ)音測(cè)評(píng)任務(wù)（包括單音語(yǔ)音采集任務(wù)、問(wèn)答語(yǔ)音采集任務(wù)、詞語(yǔ)朗讀語(yǔ)音采集任務(wù)、短文朗讀語(yǔ)音采集任務(wù)）、認(rèn)知行為任務(wù)（包括點(diǎn)探測(cè)情緒任務(wù)、視覺(jué)搜索情緒任務(wù)、情緒Stroop任務(wù)、情緒Oddball任務(wù)、空間情緒工作記憶任務(wù)、字母情緒工作記憶任務(wù)、主動(dòng)性情緒線索轉(zhuǎn)換任務(wù)、反應(yīng)性情緒線索轉(zhuǎn)換任務(wù)、情緒獎(jiǎng)賞延遲任務(wù)、情緒風(fēng)險(xiǎn)決策任務(wù)等十多種認(rèn)知行為任務(wù)），滿足項(xiàng)目研究需要。不同測(cè)評(píng)任務(wù)側(cè)重點(diǎn)不一樣，因此任務(wù)流程不同，任務(wù)計(jì)算內(nèi)容也不同，支持按實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整開(kāi)發(fā)。支持測(cè)評(píng)任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)記錄，并支持在任務(wù)進(jìn)行過(guò)程中錄制視頻和音頻，音視頻數(shù)據(jù)與測(cè)評(píng)任務(wù)記錄數(shù)據(jù)匹配對(duì)應(yīng)，以支持后續(xù)研究分析工作。5人臉狀態(tài)監(jiān)控支持人臉狀態(tài)監(jiān)控功能。部分測(cè)評(píng)任務(wù)過(guò)程中，有人臉視頻錄制的，系統(tǒng)可自動(dòng)監(jiān)測(cè)手機(jī)設(shè)備采集人臉視頻的狀態(tài)，一旦識(shí)別用戶人臉中途離開(kāi)鏡頭，系統(tǒng)及時(shí)識(shí)別并進(jìn)行預(yù)警，提示用戶及時(shí)回到視頻窗口中。系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)采集的有效性，人臉狀態(tài)不符合要求的，對(duì)應(yīng)的測(cè)評(píng)任務(wù)需要重新進(jìn)行，保障測(cè)評(píng)任務(wù)記錄數(shù)據(jù)、視頻錄制數(shù)據(jù)同時(shí)有效。6語(yǔ)音信息質(zhì)量監(jiān)測(cè)支持語(yǔ)音信息質(zhì)量監(jiān)測(cè)功能。在需要采集語(yǔ)音信息的測(cè)評(píng)任務(wù)中，系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估，自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)音信息的有效性、自動(dòng)監(jiān)測(cè)語(yǔ)音采集任務(wù)內(nèi)容的完整性，如不符合要求需重新進(jìn)行測(cè)評(píng)，以保障所采數(shù)據(jù)的質(zhì)量。7情緒測(cè)評(píng)報(bào)告支持情緒測(cè)評(píng)報(bào)告功能。用戶完成健康問(wèn)卷填寫(xiě)、情緒測(cè)評(píng)任務(wù)，系統(tǒng)自動(dòng)形成情緒測(cè)評(píng)報(bào)告，指導(dǎo)個(gè)人進(jìn)行自我情緒管理，情緒測(cè)評(píng)報(bào)告以圖文方式呈現(xiàn)。8情緒測(cè)評(píng)流程配置支持情緒測(cè)評(píng)流程配置。系統(tǒng)支持測(cè)評(píng)任務(wù)整體流程配置，底層邏輯使用決策樹(shù)模型，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行條件判斷，根據(jù)判斷結(jié)果，推送對(duì)應(yīng)的測(cè)評(píng)任務(wù)給到用戶，實(shí)現(xiàn)不同用戶看到不同測(cè)評(píng)任務(wù)的需求。9測(cè)評(píng)任務(wù)參數(shù)配置支持測(cè)評(píng)任務(wù)參數(shù)配置功能。對(duì)于本系統(tǒng)的每個(gè)測(cè)評(píng)任務(wù)，均可手動(dòng)調(diào)整測(cè)評(píng)任務(wù)的相關(guān)參數(shù)。圖片類型的測(cè)評(píng)任務(wù)，可配置顯示的圖片內(nèi)容、圖片的大小、圖片停留的時(shí)間、圖片顯示的規(guī)則、測(cè)評(píng)任務(wù)提示元素出現(xiàn)和隱藏的規(guī)則等參數(shù)，也支持自動(dòng)批量生成圖片屬性。系統(tǒng)支持測(cè)評(píng)任務(wù)正確、錯(cuò)誤選項(xiàng)的批量配置功能，支持配置測(cè)評(píng)任務(wù)計(jì)分規(guī)則配置。音視頻類型的測(cè)評(píng)任務(wù)，支持測(cè)評(píng)任務(wù)詞匯、句子和短文內(nèi)容的配置。10計(jì)算量表查看支持計(jì)算量表查看。對(duì)不同的量表，可查看每個(gè)題目的選項(xiàng)對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)，方便用戶了解量表的計(jì)分邏輯。11統(tǒng)計(jì)分析支持統(tǒng)計(jì)分析功能。根據(jù)業(yè)務(wù)管理要求，定義相關(guān)分析指標(biāo)，系統(tǒng)支持?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算，得到指標(biāo)寬表，并進(jìn)行可視化展示。12原始數(shù)據(jù)查看和導(dǎo)出支持原始數(shù)據(jù)查看和導(dǎo)出功能。對(duì)采集到的用戶數(shù)據(jù)，可以根據(jù)不同條件和結(jié)構(gòu)進(jìn)行查看和導(dǎo)出，即可查看和導(dǎo)出單個(gè)用戶數(shù)據(jù)，也可批量導(dǎo)出所選和所有用戶數(shù)據(jù)。13系統(tǒng)設(shè)置支持系統(tǒng)設(shè)置功能。系統(tǒng)支持組織架構(gòu)管理，可配置維護(hù)平臺(tái)的組織架構(gòu)，可添加組織節(jié)點(diǎn)，編輯組織單位的相關(guān)信息。系統(tǒng)支持角色權(quán)限管理，可設(shè)置平臺(tái)的角色，可分別配置角色的數(shù)據(jù)權(quán)限、功能權(quán)限。系統(tǒng)支持賬號(hào)管理，支持手動(dòng)新增賬號(hào)，可設(shè)置每個(gè)賬號(hào)的角色，賬號(hào)的角色決定了賬號(hào)的數(shù)據(jù)權(quán)限和功能權(quán)限。14算法模型訓(xùn)練1.特征工程：對(duì)采集到的音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、支持音視頻降噪、眼動(dòng)軌跡平滑處理、數(shù)據(jù)對(duì)齊和時(shí)間同步、標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等操作，提取語(yǔ)音特征（MFCC、基頻、能量包絡(luò)（RMS）、語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)、停頓頻率、語(yǔ)音文本內(nèi)容等）、眼動(dòng)特征（注視點(diǎn)坐標(biāo)、注視持續(xù)時(shí)間、瞳孔直徑、瞳孔變化率、注視熱圖、掃視路徑混亂度、微眼跳（計(jì)算頻率）等）、面部特征（面部微表情、面部關(guān)鍵點(diǎn)、AU（動(dòng)作單元）、局部動(dòng)態(tài)紋理等）、認(rèn)知行為特征（任務(wù)正確率、反應(yīng)時(shí)、決策猶豫度等）等多模態(tài)數(shù)據(jù)特征；2.模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：針對(duì)采集到的數(shù)據(jù)特征結(jié)合業(yè)務(wù)模板設(shè)計(jì)并搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與效果調(diào)優(yōu)；模型需要既可以判別情緒類型，也可以評(píng)估情緒狀態(tài)的程度；提供模型性能、效率、可解釋性和魯棒性等指標(biāo)。15模型服務(wù)研發(fā)以訓(xùn)練好的模型為核心構(gòu)建算法服務(wù)，將模型能力轉(zhuǎn)化為服務(wù)API接口，賦能業(yè)務(wù)流程。以經(jīng)過(guò)充分訓(xùn)練并經(jīng)過(guò)嚴(yán)格驗(yàn)證的高性能模型為核心載體，基于微服務(wù)架構(gòu)搭建彈性可擴(kuò)展的算法服務(wù)層，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化API網(wǎng)關(guān)將模型封裝成高并發(fā)、低延遲的服務(wù)接口。采用自動(dòng)化模型部署管道（CI/CDforML）實(shí)現(xiàn)版本迭代與灰度發(fā)布，集成A/B測(cè)試框架驗(yàn)證新版本效果。在服務(wù)架構(gòu)中嵌入特征工程流水線，實(shí)時(shí)處理輸入數(shù)據(jù)并接入動(dòng)態(tài)特征存儲(chǔ)系統(tǒng)，確保模型輸入與訓(xùn)練環(huán)境數(shù)據(jù)分布一致。通過(guò)服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）實(shí)現(xiàn)多版本流量控制，配合熔斷降級(jí)機(jī)制保障服務(wù)穩(wěn)定性（SLA≥99.95%）?；诜植际阶粉櫦夹g(shù)（Jaeger/Zipkin）建立全鏈路監(jiān)控，對(duì)推理延遲、吞吐量等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行秒級(jí)監(jiān)控和異常預(yù)警，同時(shí)收集服務(wù)調(diào)用日志用于模型反饋優(yōu)化。前端業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化RESTfulAPI或gRPC協(xié)議調(diào)用算法服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能推薦、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、圖像識(shí)別等能力集成。在金融場(chǎng)景中，該服務(wù)可支撐實(shí)時(shí)信貸審批（QPS達(dá)5000+）、反欺詐檢測(cè)（檢出率≥99.2%）；在智能制造領(lǐng)域，驅(qū)動(dòng)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)（準(zhǔn)確率＞95%）和工藝參數(shù)優(yōu)化；在醫(yī)療健康領(lǐng)域，支持醫(yī)學(xué)影像智能診斷（AUC＞0.93）和個(gè)性化用藥推薦。同時(shí)構(gòu)建服務(wù)編排引擎，支持多模型組合決策，如將CV模型與NLP模型集成實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容理解。通過(guò)API網(wǎng)關(guān)實(shí)施細(xì)粒度權(quán)限控制（RBAC+ABAC混合模型），保障數(shù)據(jù)安全，所有數(shù)據(jù)傳輸均采用國(guó)密SM9算法加密，并符合GDPR、HIPAA等合規(guī)要求。持續(xù)優(yōu)化層面，建立模型服務(wù)健康度評(píng)估體系，定期進(jìn)行壓力測(cè)試（模擬每秒百萬(wàn)級(jí)請(qǐng)求）和對(duì)抗樣本攻擊測(cè)試，確保防御能力（成功率＜0.05%）。通過(guò)在線學(xué)習(xí)機(jī)制捕獲服務(wù)調(diào)用中的反饋數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)模型持續(xù)進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)從"靜態(tài)服務(wù)"向"自適應(yīng)服務(wù)"的演進(jìn)。同時(shí)構(gòu)建服務(wù)畫(huà)像系統(tǒng)，自動(dòng)分析接口調(diào)用模式，智能預(yù)判資源需求并觸發(fā)彈性擴(kuò)縮容（擴(kuò)容速度＜30秒）。16硬件資源提供算法模型訓(xùn)練所必需的計(jì)算機(jī)資源。計(jì)算機(jī)資源配置方案需采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略，在項(xiàng)目全生命周期中分階段實(shí)施：基線規(guī)劃階段：建立多維基線評(píng)估模型，包含CPU核數(shù)/超線程能力、GPU顯存帶寬、內(nèi)存通道數(shù)、SSDIOPS等核心參數(shù)。根據(jù)項(xiàng)目需求文檔中的算力需求矩陣（包含單節(jié)點(diǎn)計(jì)算強(qiáng)度、并行任務(wù)數(shù)、數(shù)據(jù)吞吐量等指標(biāo)），結(jié)合業(yè)務(wù)系統(tǒng)的SLA要求，在云資源管理平臺(tái)生成初始配置方案。運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整：部署資源監(jiān)控探針實(shí)時(shí)捕獲性能指標(biāo)，包括：線程池利用率（需＞75%觸發(fā)擴(kuò)容預(yù)警）、GPU渲染幀率（低于60FPS需優(yōu)化）、內(nèi)存溢出風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（閾值設(shè)定90%）、磁盤(pán)I/O延遲（SLA≤2ms）等。配置自動(dòng)伸縮策略：日間業(yè)務(wù)高峰時(shí)段自動(dòng)啟用預(yù)留實(shí)例池，夜間低峰期切換至競(jìng)價(jià)實(shí)例。彈性擴(kuò)展機(jī)制：基于工作負(fù)載特征構(gòu)建資源配置決策樹(shù)：批處理任務(wù)：采用Spot實(shí)例+容器編排實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度資源分配。實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)：使用RDMA互聯(lián)的NVMeSSD集群構(gòu)建高速存儲(chǔ)層。機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練：配置彈性GPUPod組并啟用異構(gòu)計(jì)算調(diào)度。成本優(yōu)化策略：引入生命周期管理機(jī)制，對(duì)閑置資源設(shè)置自動(dòng)關(guān)機(jī)觸發(fā)器（閑置超12小時(shí)），使用Spot實(shí)例替換按需實(shí)例節(jié)省70%成本。建立資源復(fù)用池，將臨時(shí)任務(wù)釋放的vCPU資源分配給CI/CD流水線使用。項(xiàng)目特異性適配：設(shè)置配置調(diào)整看板：數(shù)據(jù)密集型項(xiàng)目：優(yōu)先擴(kuò)展內(nèi)存帶寬（如XeonPhi的MCDRAM配置）。高并發(fā)服務(wù)：部署內(nèi)核級(jí)負(fù)載均衡插件，調(diào)整最大文件描述符數(shù)。H