全美在线(北京)科技股份有限公司姚志峰获国家专利权
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龙图腾网获悉全美在线(北京)科技股份有限公司申请的专利基于AI融合视线追踪的在线考试防作弊方法及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：CN120708292B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511178595.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于AI融合视线追踪的在线考试防作弊方法及系统是由姚志峰;吉永栋;何柳设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AI融合视线追踪的在线考试防作弊方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于AI融合视线追踪的在线考试防作弊方法及系统，涉及在线教育安全技术领域，包括通过提取考生头部运动特征序列、计算视线注视点坐标及持续时间、分析功能区域注视行为、识别注视迁移特征图谱中的周期性跳跃模式，结合自回归谱分析和小波分析识别注视模式突变点，实现了对作弊行为的精准识别，有效提高了在线考试的安全性和公平性，降低了误判率。
本发明授权基于AI融合视线追踪的在线考试防作弊方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI融合视线追踪的在线考试防作弊方法，其特征在于，包括： 通过考生终端设备的摄像头提取考生头部在三维空间中的实时运动轨迹建立头部运动特征序列； 将考生终端设备的屏幕显示内容划分为多个功能区域，为每个功能区域设置相应的注视权重系数；当某一功能区域的实际注视时长或注视频次超过区域切换频率阈值时，将对应注视动作标记为异常注视； 通过视线追踪计算考生视线注视点在屏幕上的实时坐标位置和注视持续时间，结合所述头部运动特征序列和所述注视权重系数，形成注视行为特征数据； 提取考生视线注视点在不同功能区域之间的转移序列，计算注视点转移的时间间隔和空间距离，生成注视迁移特征图谱；当检测到所述注视迁移特征图谱中出现周期性跳跃模式，且注视点转移的时间间隔呈现异常周期性，同时注视点空间跳转速度超过注视点跳转速度阈值时，将对应时段标记为可疑时段； 提取所述可疑时段内的所述注视行为特征数据，利用自回归谱分析提取注视点轨迹的频谱能量分布特征，结合小波分析识别注视模式突变点，当频谱能量分布特征的频谱能量分布异常且存在注视模式突变点，同时伴随异常注视时，判定为作弊行为。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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