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龙图腾网获悉北京信息职业技术学院申请的专利基于教学过程图像采集分析的异常行为识别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：CN120496165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510465458.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于教学过程图像采集分析的异常行为识别方法及系统是由丁红莲;邵海鹏;刘佳佳设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于教学过程图像采集分析的异常行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于教学过程图像采集分析的异常行为识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，通过高清摄像头实时采集图像矩阵Ip，通过目标检测算法，得到目标位置T和目标行为特征F，系统评估学生的注意力分数A，并根据这些数据生成综合分析指数B，从而实现对学生注意力分散或集中的精准识别。更重要的是，通过与预设的反馈触发阈值Bdis进行对比，系统能够为教师提供及时的课堂反馈建议，帮助教师掌握学生的实时状态，并适时调整教学策略。而在反馈建议实施后的固定周期，系统会自动进行二次对比和有效性验证，依据学生注意力分数A的变化进行自适应调整，从而实现持续优化与精准反馈，确保了教学活动更加高效和有针对性。

本发明授权基于教学过程图像采集分析的异常行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于教学过程图像采集分析的异常行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 通过使用高清摄像头布局课堂，来实时采集课堂中的视频流，并对视频流进行预处理，包括去噪、增强对比度和图像裁剪，输出图像矩阵Ip； 对图像矩阵Ip使用目标检测算法，提取出图像中学生的位置和行为特征，标记为目标位置T和目标行为特征F；根据获取的目标位置T和目标行为特征F对目标学生进行注意力分数评估，获取目标学生的注意力分数A；基于获取的注意力分数A再与目标行为特征F结合，通过综合分析获取目标学生存在的异常行为，生成综合分析指数B； 所述根据获取的目标位置T和目标行为特征F对目标学生进行注意力分数评估，获取目标学生的注意力分数A，包括： 根据获取的目标位置T和目标行为特征F对目标学生进行注意力分数评估，获取目标学生的注意力分数A，并与预设的注意力评估的上限阈值Amax和下限阈值Amin进行对比，标记目标学生状态Status，通过目标学生状态Status反映当前目标学生的注意力状态情况； 所述注意力分数A通过以下计算公式获取： ； 式中，Dei表示第i个学生的视线方向向量，Dmax表示预设的最大容忍角度，当第i个学生的视线方向向量Dei超过此最大容忍角度Dmax时视为完全不关注讲台，Ppi表示第i个学生的手部与手机重叠率，Sfpi表示第i个学生的姿态稳定评分，a1、a2和a3分别表示第i个学生的视线方向向量Dei、第i个学生的手部与手机重叠率Ppi，和第i个学生的姿态稳定评分Sfpi的预设权重值，且a1+a2+a3=1； 所述目标学生状态Status通过以下对比方式获取： 上限阈值Amax＜注意力分数A时，获取学生注意力集中评估结果，目标学生状态Status=1； 下限阈值Amin≤注意力分数A≤上限阈值Amax时，获取学生注意力存在分散评估结果，目标学生状态Status=3； 注意力分数A＜下限阈值Amin时，获取学生注意力不集中评估结果，目标学生状态Status=9； 基于生成的综合分析指数B与预设的反馈触发阈值Bdis进行对比，生成课堂反馈建议信息； 在课堂反馈建议生成的固定周期后再对目标学生的综合分析指数B进行二次对比，验证课堂反馈建议的有效性，并基于注意力分数A进行自适应调整； 所述在课堂反馈建议生成的固定周期后再对目标学生的综合分析指数B进行二次对比，验证课堂反馈建议的有效性，并基于注意力分数A进行自适应调整，包括： 在课堂反馈建议生成的固定周期后再对目标学生的综合分析指数B进行二次对比，所述二次对比通过对比第i个学生的综合分析指数Bi在固定周期与反馈触发阈值Bdis的对比结果，并验证第i个学生的对比结果，验证对比结果通过提取课堂反馈建议内容，当提出来生成课堂反馈建议内容时，表示第i个学生的课堂反馈建议无效，基于注意力分数A获取目标学生的目标学生状态Status，再根据目标学生状态Status进行自适应的比例调整反馈触发阈值Bdis； 其中，比例调整反馈触发阈值Bdis通过以下方式进行调整： 当目标学生状态Status=9时，对反馈触发阈值Bdis执行比例降低的调整； 当目标学生状态Status=3时，对反馈触发阈值Bdis不执行调整； 当目标学生状态Status=1时，对反馈触发阈值Bdis执行比例增加的调整。

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