产品矩阵
从情绪感知到风险预警，构建完整的心理健康监测产品体系
Product Matrix · EmotionRadar · RiskGuard · MindProfile · AUKit
四大核心产品
覆盖实时监测、风险评估、长期画像与开发者 SDK 的全栈产品矩阵
情绪雷达 EmotionRadar
实时情绪流监测大屏，7 类基础情绪可视化展示，支持多校区数据汇总。毫秒级 AU 检测 + 情绪分类，为学工部提供全校心理健康态势实时感知能力。已部署 10 所高校，日均处理 90 万次检测。
风险预警 RiskGuard
48 小时滚动风险评估引擎，基于 LSTM + 规则引擎双通道，输出 0-3 四级风险分级。自动触发分级推送通知（辅导员 / 心理中心 / 家长），确保危机干预零延迟。准确率 91.67%，已预警多起潜在心理危机。
心理画像 MindProfile
长期心理状态建模产品，追踪学生情绪波动周期与异常事件关联，生成个性化心理画像报告。为心理咨询师提供数据驱动的评估依据，辅助咨询方案制定与效果追踪。
AU 分析引擎 AUKit
基于 OpenFace 2.0 的 40 维 AU 特征提取 SDK，提供毫秒级面部动作单元检测能力。开发者友好 API 接口，支持 Python / Java / RESTful 多种调用方式，可集成至第三方心理健康应用。
核心功能矩阵
八大核心模块，构建从数据采集到风险预警的完整闭环
情绪数据采集
基于摄像头实时采集面部 AU 数据，支持多终端多场景无感化采集
风险评估
LSTM 时序模型 + 48h 滚动窗口，四级风险分级实时计算
多校租户
SaaS 多租户架构，多高校独立部署、数据隔离、统一管理
异步队列
Celery + Redis 异步任务队列，峰值 250 QPS 并发处理
定时评估
可配置定时任务自动执行风险评估，7×24 小时持续守护
推送通知
风险预警多通道推送（邮件/短信/站内信），干预及时
数据可视化
多维数据看板，情绪趋势曲线、风险热力图、AU 时序图
权限管理
RBAC 角色权限体系，四级权限精细管控数据访问
技术规格
经过大规模验证的工程化技术指标
| 技术栈 | Flask + Vue.js + SQLAlchemy + Celery + Redis + OpenFace 2.0 |
|---|---|
| 部署规模 | 10 所高校 / 30 万学生 / 日均 90 万次检测 |
| 性能指标 | 峰值 250 QPS / 平均响应 < 200ms / 异步队列零积压 |
| 检测精度 | AU 检测准确率 92%+ / 微表情识别 F1-score 0.85+ / 风险评估 AUC 0.89 |
| 评估周期 | 48 小时滚动窗口实时评估 / 可配置定时任务自动执行 |
| 数据保留 | 原始 AU 数据保留 48h / 评估报告保留 3 年 / 符合数据安全合规 |
| 多租户架构 | SaaS 多校独立部署 / 数据隔离 / 统一管理后台 |
| 权限体系 | RBAC 四级权限 / 超管-管理员-心理教师-辅导员 / 操作审计 |
适用场景
覆盖教育系统心理健康监测全链路
高校
学工部、心理咨询中心、校医院三层联动，全校学生心理健康态势实时感知，高危学生早期预警与转介干预。
教育局
区域级心理健康监测平台，多校数据汇总分析，辖区学生心理健康画像，辅助教育政策制定与资源调配。
心理咨询机构
专业心理咨询流程赋能，来访者情绪数据记录与分析，咨询效果量化评估，辅助咨询师制定个性化方案。
在线试用系统
立即体验怀言学生心理健康监测预警系统