买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京一起教育科技发展有限公司申请的专利基于轻量级卷积网络的点阵笔丢笔划原因检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119625759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411653012.4，技术领域涉及：G06V30/22；该发明授权基于轻量级卷积网络的点阵笔丢笔划原因检测方法和系统是由吕俊设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级卷积网络的点阵笔丢笔划原因检测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及丢笔划原因检测技术领域，尤其是涉及一种基于轻量级卷积网络的点阵笔丢笔划原因检测方法和系统，方法包括获取实时书写数据，并将实时书写数据导入训练好的轻量级卷积网络模型中进行特征识别，得到实时书写特征，实时书写特征包括运动轨迹、手握压力以及时间戳；对实时书写特征进行可视化处理，得到实时书写特征对应的可视化运动轨迹图，可视化运动轨迹图中包含点阵笔在书写过程中的运动轨迹以及每个书写时刻的手握压力；基于可视化运动轨迹图确定目标丢笔划原因，并将目标丢笔划原因进行反馈。本申请便于提升确定丢笔划原因时的及时性和准确性。

本发明授权基于轻量级卷积网络的点阵笔丢笔划原因检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级卷积网络的点阵笔丢笔划原因检测方法，其特征在于，包括： 获取实时书写数据，并将所述实时书写数据导入训练好的轻量级卷积网络模型中进行特征识别，得到实时书写特征，所述实时书写特征包括运动轨迹、手握压力以及时间戳； 对所述实时书写特征进行可视化处理，得到所述实时书写特征对应的可视化运动轨迹图，所述可视化运动轨迹图中包含点阵笔在书写过程中的运动轨迹以及每个书写时刻的手握压力； 基于所述可视化运动轨迹图确定目标丢笔划原因，并将所述目标丢笔划原因进行反馈； 其中，所述基于所述可视化运动轨迹图确定目标丢笔划原因，包括： 从所述可视化运动轨迹图中识别异常书写特征和每个异常书写特征对应的实时异常特征值； 基于所有异常书写特征和每个异常书写特征对应的实时异常特征值，确定实时异常特征占比； 基于所述实时异常特征占比和预设丢笔划映射关系，确定所述实时异常特征占比对应的目标丢笔划原因，所述预设丢笔划映射关系为实时异常特征占比与目标丢笔划原因之间的对应关系； 其中，当所述可视化运动轨迹图中异常书写特征的异常数量高于预设异常阈值时，还包括： 基于每个异常书写特征和每个异常书写特征对应的实时异常特征值，确定异常特征实时变化展示图，所述异常特征实时变化展示图中包含每个异常书写特征对应的异常特征值变化条； 基于所述实时变化展示图中各个异常书写特征确定多个特征组合，并根据各个特征组合中每个异常书写特征对应的实时异常特征值，确定预测丢笔划原因； 记录每个预测丢笔划原因的确定时刻，并基于每个确定时刻对所有的预测丢笔划原因进行排序，形成丢笔划原因列表； 其中，还包括： 识别所述异常特征实时变化展示图对应的展示限度和每个特征值变化条的展示长度，并将展示长度大于所述展示限度的异常特征值变化条确定为异常展示变化条； 当所述异常特征实时变化展示图中包含异常展示变化条时，基于所述异常特征实时变化展示图中各个异常书写特征对应的实时异常特征值确定放缩比； 基于所述放缩比对各个异常书写特征对应的异常特征值条进行放缩，得到更新后的异常特征实时变化展示图； 从所述更新后的异常特征实时变化展示图中确定每个预测丢笔划原因对应的特征参数组合，特征参数组合包括预测丢笔划原因对应的异常书写特征和每个异常书写特征对应的异常特征值； 从所述更新后的异常特征实时变化展示图中标注每个特征参数组合对应的变化条区域，并将对应的预测丢笔划原因进行叠加。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京一起教育科技发展有限公司，其通讯地址为：100020 北京市朝阳区望京东园四区7号楼13层1302内1室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。