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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于多模态分析的教学视频情感分析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：CN119649271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411723999.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多模态分析的教学视频情感分析方法及系统是由曾海鹏;曾源梽;范思涵;张雨菡;刘麒翔;王通;张宇月设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态分析的教学视频情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态分析的教学视频情感分析方法及系统，方法包括：获取课堂教学视频，并处理得到可用于情感分析的原始数据集；将所述原始数据集中的原始数据输入多模态情感分析模型中，得到目标数据集；根据所述目标数据集中的目标数据进行事件识别，得到多个事件结果；根据所述事件结果，通过搭建多模态教学情感互动可视分析系统对师生个体进行情感演化分析、学生群体情感关联分析和师生教学情感交互分析，得到教学视频情感分析结果。本发明实施例能够关注教师和学生的情感变化，对多模态数据进行整合，提高复杂情境下的分析准确性，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种基于多模态分析的教学视频情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态分析的教学视频情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取课堂教学视频，并处理得到可用于情感分析的原始数据集； 将所述原始数据集中的原始数据输入多模态情感分析模型中，得到目标数据集； 根据所述目标数据集中的目标数据进行事件识别，得到多个事件结果； 根据所述事件结果，通过搭建多模态教学情感互动可视分析系统对师生个体进行情感演化分析、学生群体情感关联分析和师生教学情感交互分析，得到教学视频情感分析结果； 所述将所述原始数据集中的原始数据输入多模态情感分析模型中，得到目标数据集，包括以下步骤： 将学生面容信息输入多模态情感分析模型中的FaceEmotionDetection模型，得到学生面容情感数据； 将教学文本信息输入多模态情感分析模型中的TextEmotionDetection模型，得到老师文本情感数据； 将教学音频信息输入多模态情感分析模型中的AudioEmotionDetection模型，得到老师音频情感数据； 根据所述学生面容情感数据、所述老师文本情感数据、所述老师音频情感数据构建得到所述目标数据集； 所述根据所述目标数据集中的目标数据进行事件识别，得到多个事件结果，还包括以下步骤： 将得到的所有情感信息按照权重分配，其中，学生面容情感数据占70%，老师文本情感数据占15%，老师音频情感数据占15%，对每一帧进行情感标签的标定； 在识别过程中，将教学事件分为四类：专注时间，课堂高潮，异常状态和正常状态； 其中，对于专注时间，是指：当教师情感处于中性或者积极情感的时候，在课堂内所有被识别学生超过50%且超过10个人处于中性及以下情感的时间持续超过5s； 对于课堂高潮：当教师情感处于中性或者积极情感的时候，在课堂内所有被识别学生超过50%且超过10个人处于积极情感的时间持续超过5s； 对于异常状态：当教师处于消极情感状态或者在课堂内所有被识别学生同时处于5种及以上不同的情感状态时，并且持续时间超过5s； 对于正常状态：是指专注时间、课堂高潮、异常状态以外的课堂时间； 所述根据所述事件结果，通过搭建多模态教学情感互动可视分析系统对师生个体进行情感演化分析、学生群体情感关联分析和师生教学情感交互分析，得到教学视频情感分析结果，包括以下步骤： 在课堂教学视频的第一区域设置可视化栏目，用于展现整堂课整体的情感数据； 在课堂教学视频的第二区域设置曲线图展示栏目，用于展示各人物在时间上的情感变化； 在课堂教学视频的第三区域设置多栏资料卡栏目，用于展示在视频中识别出来的多种情绪。

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