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龙图腾网获悉南京览众智能科技有限公司申请的专利课堂行为分析方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120180388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510661711.1，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权课堂行为分析方法、系统、电子设备及存储介质是由盛谦;周鲁东;蒋斌;查宇峰设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本课堂行为分析方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供课堂行为分析方法、系统、电子设备及存储介质，涉及教育信息化技术领域，其方法包括采集视频和音频，对视频进行图像增强、噪声过滤和帧分割，对音频进行降噪、声源定位和语音分段，生成标准化图像和语音序列；利用改进MTCNN级联网络结合姿态估计技术，从视频中提取学生面部关键点，识别到课状态、头部姿态及面部微表情，并通过双向LSTM网络分析音频，获取发言时长和频次；依据学生出勤、头部动作及表情构建个体行为指标；依据师生发言数据构建互动指标；汇总个体和互动指标生成多维度课堂行为画像，并分析画像与教学效果之间的联系，从而可以提高课堂行为分析的精度，增强数据处理能力，实现多维度的课堂行为综合评价。

本发明授权课堂行为分析方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.课堂行为分析方法，其特征在于，所述分析方法包括： 获取课堂视频流数据与师生音频流数据，并对所述课堂视频流数据进行图像增强、噪声过滤及视频帧分割，生成标准化图像序列，对所述师生音频流数据进行降噪、声源定位及语音分段，生成标准化语音序列； 采用CNN对所述标准化图像序列进行特征提取，即通过基于自适应权重调整与多尺度特征融合的改进MTCNN级联网络定位68个学生面部关键点，结合包含基于卷积神经网络的骨骼点检测模块和角度计算模块的多关节点头部姿态估计模型，建立面部存在状态与头部姿态矩阵的双层检测机制，识别学生到课状态、头部姿态及面部微表情，并采用双向LSTM网络对所述标准化语音序列进行时序建模，通过预设滑动窗口提取语音能量、过零率及基频特征，结合注意力机制获取关键发言时段，获取教师发言时长和频次以及学生发言时长和频次； 基于所述学生到课状态、所述头部姿态及所述面部微表情构建学生个体行为指标体系，包括学生到课率、抬头率、低头持续时间及表情变化频率，并基于所述教师发言时长和频次以及所述学生发言时长和频次构建师生互动行为指标体系，包括师生发言占比、学生提问频次及教师反馈时长； 汇总所述学生个体行为指标体系和所述师生互动行为指标体系生成多维度课堂行为画像，引入SHAP值计算各指标对课堂教学效果的贡献度，将所述多维度课堂行为画像与课堂教学效果进行关联。

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