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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京中航未來科技集團有限公司申請的專利基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120375451B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510854900.0，技術領域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法及系統(tǒng)是由劉永設計研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法及系統(tǒng)，涉及學習狀態(tài)監(jiān)管技術領域，方法包括采集用戶學習成績水平數(shù)據(jù)、用戶學習圖像數(shù)據(jù)和用戶學習范圍課程數(shù)據(jù)；基于所述用戶學習圖像數(shù)據(jù)和微表情類型圖像數(shù)據(jù)，進行用戶學習時的微表情類型分析處理，生成用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)；該基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法及系統(tǒng)，通過采集用戶微表情數(shù)據(jù)，通過分析用戶在學習過程中的微表情變化特征，來判斷用戶學習的效率高低，方便通過了解學習課程的各用戶學員學習效率，在用戶學習效率降低時，為用戶推薦調(diào)整學習狀態(tài)的方法，來保證用戶用良好的學習狀態(tài)學習，在用戶學習課程的效率極低時為用戶推薦更為適合的課程。

本發(fā)明授權基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于圖像識別的學習課程用戶智能監(jiān)管方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、采集用戶學習成績水平數(shù)據(jù)、用戶學習圖像數(shù)據(jù)和用戶學習范圍課程數(shù)據(jù)； S2、基于所述用戶學習圖像數(shù)據(jù)和微表情類型圖像數(shù)據(jù)，進行用戶學習時的微表情類型分析處理，生成用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)； 所述S2包括以下步驟： S21、采集微表情類型圖像數(shù)據(jù)，生成微表情類型圖像數(shù)據(jù)集合，，表示第u類微表情類型圖像數(shù)據(jù)，表示微表情類型最大數(shù)量； S22、對用戶學習圖像數(shù)據(jù)集合B和微表情類型圖像數(shù)據(jù)集合D進行特征提取后，基于最近鄰搜索算法搜索出與所述用戶學習圖像數(shù)據(jù)集合B中用戶圖像數(shù)據(jù)匹配的微表情類型圖像數(shù)據(jù)，生成用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)集合； 所述用戶學習圖像數(shù)據(jù)集合B包括，其中表示第i個用戶的第w張用戶學習圖像數(shù)據(jù)； S3、基于最近設置時長的用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)和異常類型微表情類型變化特征數(shù)據(jù)，進行用戶異常學習狀態(tài)類型分析處理，生成用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)； 所述S3包括以下步驟： S31、使用長度為設置長度的滑動窗口在所述用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)集合上滑動，生成當前用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)； S32、采集異常類型微表情類型變化特征數(shù)據(jù)，生成異常類型微表情類型變化特征數(shù)據(jù)集合，，表示第w類異常類型微表情類型變化特征數(shù)據(jù)，表示異常類型的最大數(shù)量； S33、基于蟻群搜索算法，搜索與所述當前用戶微表情類型變化特征數(shù)據(jù)匹配的異常類型微表情類型變化特征數(shù)據(jù)，生成用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟： S331、初始化算法參數(shù)、信息素、異常類型搜索螞蟻數(shù)量N，最大迭代次數(shù)T； S332、讓每只異常類型搜索螞蟻從起點出發(fā)，根據(jù)概率選擇規(guī)則公式選擇下一個要到達的節(jié)點，直至完成完整路徑，并計算完整路徑距離； S333、根據(jù)所有邊的信息素按比例揮發(fā)來更新信息素濃度； S334、模擬異常類型搜索螞蟻在路徑i,j上釋放信息素來更新信息素； S335、若達到最大迭代次數(shù)T則輸出完整路徑距離最短的完整路徑對應的異常類型微表情類型變化特征數(shù)據(jù)，生成用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)，否則返回步驟S332； S4、基于用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)的變化特征，和高低效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)，進行用戶高低效學習分析； 所述S4包括以下步驟： S41、采集高效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)和低效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)，生成高低效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)集合，其中表示高效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)，表示低效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)； S42、按設置頻率采集最近設置時長的用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)，生成當前時段用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)； S43、基于蟻群搜索算法，使用異常學習狀態(tài)類型變化特征搜索螞蟻搜索與當前時段用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)匹配的高低效學習異常學習狀態(tài)類型變化特征數(shù)據(jù)，生成高低效學習狀態(tài)判斷數(shù)據(jù)； S5、若所述用戶為低效學習，則基于用戶學習成績水平數(shù)據(jù)、用戶學習范圍課程數(shù)據(jù)和非低效學習用戶范圍課程成績水平數(shù)據(jù)，搜索學習范圍和用戶學習成績水平相同的非低效學習的課程，生成用戶推薦課程數(shù)據(jù)； S6、若所述用戶為非低效學習，則基于用戶異常學習狀態(tài)類型分析數(shù)據(jù)的變化特征和調(diào)整方案用戶異常學習狀態(tài)類型特征數(shù)據(jù)，進行用戶異常學習狀態(tài)匹配的調(diào)整方案分析，生成調(diào)整方案分析數(shù)據(jù)； S7、構建管理數(shù)據(jù)，依據(jù)管理數(shù)據(jù)執(zhí)行用戶學習管理作業(yè)。

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