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龙图腾网获悉合肥市九学王教育科技有限公司申请的专利一种基于AI的在线教学管理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：CN120599684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510938755.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于AI的在线教学管理方法及系统是由刘衍兵;朱杨林;王书恒;刘衍宽设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的在线教学管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的在线教学管理方法及系统，涉及教学管理技术领域；获取目标用户的图像数据集，对图像数据集中的图像进行强化得到目标图像集；目标图像集中包含多个目标图像；根据目标图像集中的目标图像进行三维构建得到结构特征，对目标图像集中的目标图像进行特征提取得到特征组；特征组包括：全局特征和局部特征；将特征组和结构特征输入至状态识别模型中得到状态分数，根据状态分数进行对目标用户进行预警。采集图像并对图像进行强化，可精准提取人脸运动的结构特征及全局与局部特征，并输入状态识别模型，可实时、精准地识别用户的学习状态，提高了识别成功率。

本发明授权一种基于AI的在线教学管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的在线教学管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户的图像数据集，对所述图像数据集中的图像进行强化得到目标图像集；所述目标图像集中包含多个目标图像； 根据所述目标图像集中的目标图像进行三维构建得到结构特征，对所述目标图像集中的目标图像进行特征提取得到特征组；所述特征组包括：全局特征和局部特征； 将所述特征组和所述结构特征输入至状态识别模型中得到状态分数，根据所述状态分数进行对所述目标用户进行预警； 对所述图像数据集中的图像进行强化得到目标图像集，包括： 针对所述图像数据集中各图像进行像素识别得到模糊像素图集，通过融合CNN对所述模糊像素图集中各模糊像素图进行去模糊得到去模糊图像集； 确定目标去模糊图像的噪声像素，根据噪声像素计算得到图像矩阵，将所述图像矩阵和所述目标去模糊图像输入至神经模糊系统中得到噪声强化图像；所述噪声强化图像为包含噪声像素位置的图像；所述目标去模糊图像为所述模糊图像集中的任一个； 通过条件生成对抗网络对所述噪声强化图像进行优化得到细节强化图像，将所述细节强化图像和所述噪声强化图像进行融合得到目标图像，将所述去模糊图像集中各去模糊图像对应的目标图像组成目标图像集； 通过融合CNN对所述模糊像素图集中各模糊像素图进行去模糊得到去模糊图像集之前，所述融合CNN的参数优化方法包括： 步骤一，初始化种群和参数得到初始解集，计算所述初始解集中各初始解的适应度，并将适应度数值最大的初始解作为当前最优解； 步骤二，通过随机扰动当前最优解生成候选最优解，计算各初始解至候选最优解的欧式距离，根据欧式距离对各初始解进行降序排列，根据预设规则对各初始解进行筛选得到追踪集和逃跑集； 步骤三，通过随机偏移逃逸公式对所述逃跑集中的初始解进行更新得到次优解，计算各次优解的适应度，将初始解与对应次优解的适应度进行比较，若初始解的适应度大于对应次优解的适应度，则将初始解替换为对应次优解，否则，则保留初始解； 步骤四，根据适应度数值大小确定当前种群中的最优解，重复执行步骤二至三，直至达到最大迭代次数，或，适应度收敛，则输出最优解。

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