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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于时空特征的课堂行为检测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：CN116597503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310306774.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于时空特征的课堂行为检测方法是由高陈强;朱常杰;陈欣悦设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征的课堂行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于时空特征的课堂行为检测方法，包括：将教室视频中以K为间隔挑选三帧关键帧并进行灰度化处理后按照RGB三通道进行拼接，形成包含运动信息的三通道时空图像；以DarkNet‑19为特征提取器获取三通道时空图像的特征，增加全连接层输出初步建议区域；将初步建议区域的三通道时空图像通过逐帧堆叠纵向扫描线获取STMap；将STMap进行初始化，通过时空特征提取器中获得运动信息波动特征图；以目标检测网络YOLOv5为基础网络，将运动信息波动特征图输入到网络中进行检测，并进行后处理，得到检测结果。本发明有效减小网络的计算量，提高细粒度学生行为检测的准确率。

本发明授权一种基于时空特征的课堂行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征的课堂行为检测方法，其特征在于，包括： S1、从待进行行为检测的教室视频中挑选出三帧关键帧，对关键帧进行灰度化处理后按照RGB三通道进行拼接，得到包含运动信息的三通道时空图像； S2、将DarkNet-19网络作为特征提取器，通过DarkNet-19网络的多次卷积和池化操作提取三通道时空图像的不同尺度的特征，并消除不相关信息，最终将提取的特征压缩成一个一维向量，并传递给全连接层，通过softmax函数得到初步建议区域； S3、将初步建议区域通过逐帧堆叠纵向扫描线以形成二维矩阵，得到时空映射图STMap； S4、将时空映射图STMap进行初始化，并使用DMD算法进行分解，将分解结果输入到输入时空特征提取器中获得运动信息波动特征图； 所述时空特征提取器，包括： 将UNet模型作为基础时空特征提取器，使用轻型编码模块取代UNet模型中的原始编码器，得到改进的UNet模型，将改进的UNet模型作为最终的时空特征提取器； 所述S4具体包括： S41：使用线性时间依赖算子A反应STMap中扫描线像素的变化，从而对时序信息进行提取，得到目标的时序特征； S42：根据目标的时序特征将STMap表示为通过线性时间依赖算子A的特征向量和特征值的组合矩阵，使用DMD算法寻找线性时间依赖算子A的低阶秩，并且该低阶秩贴合于原始视频序列中目标的动态轨迹，将STMap分解为低秩的背景部分和稀疏的前景部分； S43：将STMap的低秩的背景部分和稀疏的前景部分输入改进的时空特征提取器UNet模型，编码模块使用多层卷积进行下采样提取特征，并使用相关性计算实现不同特征的对应匹配关系，解码模块根据实现不同特征的对应匹配关系的特征使用多次上采样操作，得到不同特征对应的预测光流，将输出预测的光流和对应编码层的特征融合以得到来自不同层的语义信息，从而得到运动信息波动特征图； S5、以目标检测网络YOLOv5为基础网络，将运动信息波动特征图输入到网络中进行检测，并进行后处理，输出视频中学生的行为检测结果。

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