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龙图腾网获悉未来基因(北京)人工智能研究院有限公司申请的专利基于深度学习的学生状态实时分析方法及装置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：CN120375481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510873260.8，技术领域涉及：G06V40/70；该发明授权基于深度学习的学生状态实时分析方法及装置是由周丹;姚颖;石雯倩;姚夏涵设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的学生状态实时分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的学生状态实时分析方法及装置，通过获取教室内学生图像数据并进行预处理，对预处理图像数据进行多尺度人脸检测和面部特征提取，基于标准化的面部特征数据提取表情特征并结合注意力指标和姿态特征进行融合，构建时序特征序列并应用重尾递归神经网络进行时序建模，建立评估标准并通过自适应阈值调整评估参数，最终得到学生状态评估结果。本发明通过重尾递归神经网络和向低维混沌的缓慢过渡机制，能够准确捕捉学生状态的细微变化和长期趋势，解决了传统学生状态监测方法实时性差、覆盖面有限和个性化不足的技术问题。

本发明授权基于深度学习的学生状态实时分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的学生状态实时分析方法，其特征在于，包括： 获取教室内的学生图像数据，对所述学生图像数据进行图像增强、光照补偿和标准化处理，得到预处理图像数据； 对所述预处理图像数据进行多尺度人脸检测，提取面部特征点并进行标准化处理，得到标准化的面部特征数据； 基于所述标准化的面部特征数据，通过卷积神经网络提取表情特征，结合注意力指标和姿态特征，进行特征融合处理，得到状态特征向量； 对所述状态特征向量构建时序特征序列，通过重尾递归神经网络进行时序建模，分析状态变化趋势，得到状态时序分析结果； 基于所述状态时序分析结果，建立评估标准，通过自适应阈值调整所述评估标准的参数，通过调整参数后的所述评估标准对学生进行状态评估，得到学生状态评估结果； 对所述状态特征向量构建时序特征序列，包括： 对所述状态特征向量按时间顺序进行排列，得到原始特征时序数据； 对所述原始特征时序数据设置多个时间尺度的滑动窗口，得到分段后的时序特征数据； 对所述分段后的时序特征数据应用重尾递归神经网络进行处理，得到状态变化特征数据； 基于所述状态变化特征数据识别专注度变化拐点，预测状态变化趋势，得到所述状态时序分析结果； 对所述分段后的时序特征数据应用重尾递归神经网络进行处理，包括： 对所述分段后的时序特征数据引入α-稳定分布的激活函数，得到具有重尾特性的特征数据； 对所述具有重尾特性的特征数据应用注意力机制进行长时依赖建模，得到时序关联特征数据； 对所述时序关联特征数据动态调整网络参数熵值，得到引入随机性的特征数据； 基于所述引入随机性的特征数据计算状态转移概率矩阵，得到状态迁移特征数据； 对所述状态迁移特征数据应用多任务学习策略进行训练优化，得到所述状态变化特征数据。

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