【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工作负荷评价，具体涉及一种基于vacp多模态的人员工作负荷评价方法及相关设备。
技术介绍
1、工作负荷评价是对人在工作任务中心理和生理压力的量化评估，用以了解和评估工作对个体的要求程度。通过评估工作负荷，可以更好地分配任务，避免过度负荷或负荷不足，提高员工的工作满意度和绩效。
2、相关技术中的工作负荷评价主要通过主观评价方法、生理指标监测和任务绩效评估等方式进行。其中，主观评价方法随意性强，结果可信度差；生理指标仅能定性判断工作负荷变化，缺乏具体的标准；任务绩效评估缺乏定量化的工作负荷度量。因此，相关技术中的工作负荷评价方法在实际运用中存在准确性较差的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于vacp多模态的人员工作负荷评价方法及相关设备，能够通过工作负荷评价分值具体量化工作负荷程度，进而能够实现工作负荷的准确评价。
2、第一方面，本申请提供了一种基于vacp多模态的人员工作负荷评价方法，所述方法包括：
3、获取目标人员的多模态原始数据，所述...
【技术保护点】
1.一种基于VACP多模态的人员工作负荷评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态原始数据包括波形数据以及非波形数据，所述对所述多模态原始数据进行预处理，得到多模态离散数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多模态离散数据进行相关性计算，得到所述多模态离散数据中不同数据元素之间的相关性权重，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多模态离散数据以及所述相关性权重输入至第一卷积神经网络模型，生成工作负荷评价分值，包括：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于vacp多模态的人员工作负荷评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态原始数据包括波形数据以及非波形数据，所述对所述多模态原始数据进行预处理，得到多模态离散数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多模态离散数据进行相关性计算，得到所述多模态离散数据中不同数据元素之间的相关性权重，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多模态离散数据以及所述相关性权重输入至第一卷积神经网络模型，生成工作负荷评价分值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多模态离散数据以及所述相关性权重输入至第一卷积神经网络模型，生成工作负荷评价分值之前，还包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京津发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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