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龍圖騰網(wǎng)獲悉未來基因(北京)人工智能研究院有限公司申請的專利基于深度學習的學生狀態(tài)實時分析方法及裝置獲國家發(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：CN120375481B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-26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：202510873260.8，技術領域涉及：G06V40/70；該發(fā)明授權基于深度學習的學生狀態(tài)實時分析方法及裝置是由周丹;姚穎;石雯倩;姚夏涵設計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于深度學習的學生狀態(tài)實時分析方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學習的學生狀態(tài)實時分析方法及裝置，通過獲取教室內(nèi)學生圖像數(shù)據(jù)并進行預處理，對預處理圖像數(shù)據(jù)進行多尺度人臉檢測和面部特征提取，基于標準化的面部特征數(shù)據(jù)提取表情特征并結(jié)合注意力指標和姿態(tài)特征進行融合，構建時序特征序列并應用重尾遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡進行時序建模，建立評估標準并通過自適應閾值調(diào)整評估參數(shù)，最終得到學生狀態(tài)評估結(jié)果。本發(fā)明通過重尾遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和向低維混沌的緩慢過渡機制，能夠準確捕捉學生狀態(tài)的細微變化和長期趨勢，解決了傳統(tǒng)學生狀態(tài)監(jiān)測方法實時性差、覆蓋面有限和個性化不足的技術問題。

本發(fā)明授權基于深度學習的學生狀態(tài)實時分析方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的學生狀態(tài)實時分析方法，其特征在于，包括： 獲取教室內(nèi)的學生圖像數(shù)據(jù)，對所述學生圖像數(shù)據(jù)進行圖像增強、光照補償和標準化處理，得到預處理圖像數(shù)據(jù)； 對所述預處理圖像數(shù)據(jù)進行多尺度人臉檢測，提取面部特征點并進行標準化處理，得到標準化的面部特征數(shù)據(jù)； 基于所述標準化的面部特征數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取表情特征，結(jié)合注意力指標和姿態(tài)特征，進行特征融合處理，得到狀態(tài)特征向量； 對所述狀態(tài)特征向量構建時序特征序列，通過重尾遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡進行時序建模，分析狀態(tài)變化趨勢，得到狀態(tài)時序分析結(jié)果； 基于所述狀態(tài)時序分析結(jié)果，建立評估標準，通過自適應閾值調(diào)整所述評估標準的參數(shù)，通過調(diào)整參數(shù)后的所述評估標準對學生進行狀態(tài)評估，得到學生狀態(tài)評估結(jié)果； 對所述狀態(tài)特征向量構建時序特征序列，包括： 對所述狀態(tài)特征向量按時間順序進行排列，得到原始特征時序數(shù)據(jù)； 對所述原始特征時序數(shù)據(jù)設置多個時間尺度的滑動窗口，得到分段后的時序特征數(shù)據(jù)； 對所述分段后的時序特征數(shù)據(jù)應用重尾遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡進行處理，得到狀態(tài)變化特征數(shù)據(jù)； 基于所述狀態(tài)變化特征數(shù)據(jù)識別專注度變化拐點，預測狀態(tài)變化趨勢，得到所述狀態(tài)時序分析結(jié)果； 對所述分段后的時序特征數(shù)據(jù)應用重尾遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡進行處理，包括： 對所述分段后的時序特征數(shù)據(jù)引入α-穩(wěn)定分布的激活函數(shù)，得到具有重尾特性的特征數(shù)據(jù)； 對所述具有重尾特性的特征數(shù)據(jù)應用注意力機制進行長時依賴建模，得到時序關聯(lián)特征數(shù)據(jù)； 對所述時序關聯(lián)特征數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)熵值，得到引入隨機性的特征數(shù)據(jù)； 基于所述引入隨機性的特征數(shù)據(jù)計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，得到狀態(tài)遷移特征數(shù)據(jù)； 對所述狀態(tài)遷移特征數(shù)據(jù)應用多任務學習策略進行訓練優(yōu)化，得到所述狀態(tài)變化特征數(shù)據(jù)。

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