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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Transformer和任务动态对齐的学生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：CN119418243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411456643.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于Transformer和任务动态对齐的学生课堂行为检测方法是由陈乔松;张冬;李远路;陈浩设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和任务动态对齐的学生课堂行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Transformer和任务动态对齐的学生课堂行为检测方法。一方面该方法在主干网络加入GLTB增强特征提取能力。其中，利用CGLU用于增强非线性特征表达能力,结合MHSA的全局特征提取能力,这种方式拥有更强的特征提取能力。另一方面，采用了由GLSA改进的作为颈部结构网络，不仅能够有效提取全局特征，还能够捕捉到细粒度的局部特征，同时能够促进全局与局部信息之间的相互作用。这种方式在处理复杂任务时，能够更加准确地识别和理解图像中的关键信息。另外，采用了新型检测头ETADH，通过特征提取器学习分类和定位任务的交互特征并通过任务拆解模块进行任务分解。通过这种方式增强两个任务之间的交互性，有效利用相互之间的关联信息来提升检测精度。

本发明授权一种基于Transformer和任务动态对齐的学生课堂行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和任务动态对齐的学生课堂行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取不同年级学生的课堂场景下的监控视频，包括中小学学生的教室上课画面，对获取的视频拆帧，得到学生课堂行为的图片； 2利用labellmg图像标注工具对全部的学生课堂行为的图片进行标注，获得学生课堂行为数据集，其中共含三个类别:“reading”、“hand-raising”、“writing”； 3数据预处理，将所有可用的带标签数据分成两个部分，取其中80％的图像和标签文件作为训练集，另外的20％作为测试集； 4模型的建立，参考YOLOv8骨干网络，该模型分为三个部分：主干网络加入GLTB增强特征提取能力，特征融合网络是由GLSA改进的颈部网络，以及在最终预测头部采用了新型检测头ETADH； 5数据增强，应用多种数据增强技术，包括马赛克增强、混合增强、随机扰动以及颜色扰动，通过数据增强有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性； 6将数据集中的训练集图像和标签数据输入到建立好的模型中去，设置固定参数，确定优化器和损失函数，得到训练好的学生课堂行为检测模型； 7使用加入了GLTB的主干网络从输入的图像中进行特征提取，从而得到关键的局部和全局特征； 8由GLSA改进的颈部网络，在获得了初步的特征后，模型的颈部结构进一步处理这些特征，将其进行特征融合，以丰富多尺度的特征表示； 9使用新型检测头ETADH模块接收主干和颈部提取和融合的特征，进行预测任务； 10将测试集中的图像和标签数据输入到训练好的模型中，进行每张图片中学生课堂行为的分类与定位，得到相应的预测标签和位置信息，将预测结果与实际标签进行比对得出检测结果，并计算平均精度均值、小目标平均精度、中目标平均精度、大目标平均精度； 11将测试图像输入到训练好的模型中，输出测试图像中的学生课堂行为检测结果，用带颜色的框和标志突出检测结果。

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