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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种基于多视角图神经网络的课堂情绪识别方法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：CN120147929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510235345.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多视角图神经网络的课堂情绪识别方法是由范联伟;陈爱华;张凯;马逸铭;王佐成设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视角图神经网络的课堂情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视角图神经网络的课堂情绪识别方法，涉及深度学习和情绪识别技术领域，基于视觉特征、语音特征、文本特征，分别构建视觉模态图、语音模态图、文本模态图；各模态图中均以视频段作为节点，以每个视频段对应的视觉特征、语音特征、文本特征分别作为对应模态图的节点特征；利用图注意力网络分别对各模态图进行GAT编码，分别对各模态图中的节点特征进行更新，得到更新后的各模态图；基于更新后的各模态图进行多模态自适应融合，得到多模态自适应融合特征；利用多模态自适应融合特征预测学生的课堂情绪。本发明利用图神经网络构建多视角特征，结合多视角特征融合技术，更全面和准确的识别学生课堂情绪。

本发明授权一种基于多视角图神经网络的课堂情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角图神经网络的课堂情绪识别方法，其特征在于，多视角图神经网络的训练方式如下： S1，对学生的课堂视频进行划分，划分为若干个视频段，从每个视频段中提取出视觉特征、语音特征、文本特征；每个视频段对应的标记有课堂情绪； S2，基于视觉特征、语音特征、文本特征，分别构建视觉模态图、语音模态图、文本模态图；各模态图中均以视频段作为节点，以每个视频段对应的视觉特征、语音特征、文本特征分别作为对应模态图的节点特征； S3，利用图注意力网络分别对各模态图进行GAT编码，分别对各模态图中的节点特征进行更新，得到更新后的各模态图； S4，利用更新后的各模态图基于transformer进行多模态自适应融合，得到多模态自适应融合特征； S5，利用多模态自适应融合特征预测学生的课堂情绪； S6，建立多任务总损失函数，以最小化多任务总损失函数为目标训练多视角图神经网络；训练完成后的多视角图神经网络用于根据学生的课堂视频预测课堂情绪。

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数据空间研究院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区；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”。