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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种面向课堂实录视频的教师不当手势检测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：CN115909493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211439385.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向课堂实录视频的教师不当手势检测方法及系统是由吴砥;陈敏;周驰;徐建设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向课堂实录视频的教师不当手势检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，提供一种面向课堂实录视频的教师不当手势检测方法及系统，该方法包括以下步骤：1有效图片获取，加载训练用的课堂实录视频资源，筛选有效视频片段并转换为图片，应用人物检测模型识别教师身份，筛选并保留含有教师的有效图片；2手势检测模型训练，将原始图片数据输入神经网络，提取手势特征进行模型训练，并将训练好的模型保存为手势检测模型；3不当手势判断，应用训练好的手势检测模型，对由视频转换的图片逐一检测。本发明对教学视频资源中教师不当手势行为进行自动识别和智能判断，实现了教学视频资源中教学中的智能监测和精准评价，为高质量数字课程资源建设提供支持。

本发明授权一种面向课堂实录视频的教师不当手势检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向课堂实录视频的教师不当手势检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 1有效图片获取，加载训练用的课堂实录视频资源，通过视频切割筛选有效视频片段并转换为图片，应用人物检测模型MediaPipe识别教师身份，并应用ResNet网络筛选并保留含有教师的有效图片；具体过程为： 1-1视频信息获取，读取数据库中的视频资源，获取视频的帧率F、宽度W、高度H、分辨率P、时长T； 1-2视频切割，以课堂上课时长45分钟、下课休息时长10分钟为单位，根据时长T将视频资源切分为课堂视频片段和课间视频片段；剔除课间视频片段，保留课堂视频片段为有效视频资源； 1-3图片转换及清洗，按照帧率F将视频片段转换为图片集合Imgs1，设置图片存储位置路径为source；对获取到的图片进行数据清洗处理，图片清洗具体步骤如下： 1-3-1图片类型划分，根据图片画面内容，将图片划分为课堂环境画面、教师画面、学生画面、师生画面四种类别，其中，课堂环境画面是指以教室为主、没有教师或学生的画面；教师画面是指仅有教师的画面；学生画面是指仅有学生的画面；师生画面是指同时存在着学生和老师的画面； 1-3-2图片筛选及存储，应用人物检测模型MediaPipe和ResNet网络对图片集合Imgs1进行逐一检测分析，对图片类型进行标注，仅保留教师画面和师生画面图片为清洗后的图片集合Imgs2，并保存为至图片路径source作为后续手势检测模型训练的有效内容，图片类型标注步骤如下： a.应用人物检测模型MediaPipe对图片集合Imgs1进行逐一检测分析，捕捉人体关键点记录人体骨架结构，计算每个图片中人体骨架数量Num_skeleton，将Num_skeleton为0的图片标注为课堂环境画面，并将其剔除； b.针对Num_skeleton大于0的图片，进行人体骨架完整程度Com_skeleton、各人体骨架与其他骨架群体的间隔距离D_skeleton测算；提取各图片中Com_skeleton最大或D_skeleton最大的人体骨架KEY_skeleton，将各图片中KEY_skeleton出现次数最多的人体骨架标注为教师人体骨架Teacher_skeleton； c.使用ResNet网络获取教师人体骨架Teacher_skeleton对应人物的面部和服装特征，并将其标注为教师特征Teacher_feature； d.使用ResNet网络进行教师特征Teacher_feature搜索，搜索不到Teacher_feature的图片标注为学生画面； e.存在教师特征Teacher_feature且Num_skeleton为1的图片，标注为教师画面；剩余未标注的则标注为师生画面； 2手势检测模型训练，将原始图片数据输入神经网络，通过数据增强、图像分割划分出不同的特征区域，并标注该区域所属手势类别，提取手势特征进行模型训练，并将训练好的最优模型保存为手势检测模型； 3不当手势判断，应用训练好的手势检测模型，对由视频转换的图片逐一检测，判断是否存在不当手势，并给出可视化反馈结果。

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