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龙图腾网获悉清华大学申请的专利学生锻炼质量监测方法和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：CN117160005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310886105.0，技术领域涉及：A63B24/00；该发明授权学生锻炼质量监测方法和装置是由朱晓冬;鄂炎雄;刘植兴;宋昌明;耿威设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本学生锻炼质量监测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种学生锻炼质量监测方法和装置，涉及人工智能及监测技术领域，所述方法包括：获取学生的原始锻炼数据；基于所述原始锻炼数据训练学生锻炼质量监测模型；将学生的待监测锻炼数据输入至训练好的所述学生锻炼质量监测模型；基于所述学生锻炼质量监测模型的输出判断学生是否有替练的情形。本发明提供的学生锻炼质量监测方法和装置，可以通过原始的无替练数据构造出合适的含替练数据训练集，从而使的训练出的学生锻炼质量监测模型可以准确地识别出学生是否存在替练情形，无需人工进行监督，节省了人工成本，提高了监测识别的效率。

本发明授权学生锻炼质量监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种学生锻炼质量监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取学生的原始锻炼数据，所述学生的原始锻炼数据包括：学生运动时的历史生理体征数据以及所述学生对应的最近一次运动的生理体征数据； 基于所述原始锻炼数据训练学生锻炼质量监测模型； 将学生的待监测锻炼数据输入至训练好的所述学生锻炼质量监测模型； 基于所述学生锻炼质量监测模型的输出判断学生是否有替练的情形； 所述基于所述原始锻炼数据训练学生锻炼质量监测模型包括： 将原始锻炼数据划分为正常数据和非正常数据，所述正常数据包括学生运动时的历史生理体征数据，以及所述学生最近一次运动的生理体征数据；所述非正常数据包括学生运动时的历史生理体征数据，以及其他学生最近一次运动时的生理体征数据； 将划分好的原始锻炼数据分别输入第一Bi-LSTM网络和第二Bi-LSTM网络来提取第一特征和第二特征，所述第一特征为历史生理体征数据的特征，所述第二特征为最近一次运动的生理体征数据的特征； 将所述第一特征和所述第二特征输入到一个FNN网络进行比对计算，所述FNN网络输出的二维向量代表了学生是否替练的概率。

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