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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于双流滑动注意力网络的学生注意力评价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：CN117152841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202311108274.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于双流滑动注意力网络的学生注意力评价方法是由刘海;张昭理;刘新;邢师珍;郑媛;黄小吉;刘攀;刘婷婷;李友福设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流滑动注意力网络的学生注意力评价方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于双流滑动注意力网络的学生注意力评价方法，涉及智能教学技术领域，所述方法包括：获取授课时段内目标学生的图像信息和生理信号，将预处理后的数据输入训练好的模型识别得到头部姿态和生理指标；判断头部姿态类型，计算第一注意力评价指标；若第一注意力评价指标低于阈值，进一步基于头部姿态类型对应时间段内的生理指标，计算第二注意力评价指标；进一步计算注意力评价结果。本申请实施例通过同时采集目标学生的生理信号和图像信息，能基于头部姿态和生理指标自动、实时、准确的给出注意力的评价指标，能有效避免误判，有利于给出更准确的注意力评价结果，可以在网络授课场景下帮助教师更好地了解学生的学习状态。

本发明授权基于双流滑动注意力网络的学生注意力评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流滑动注意力网络的学生注意力评价方法，其特征在于，包括： 获取授课时段内目标学生的图像信息，并采集授课时段内目标学生的生理信号，所述生理信号包括脑电信号和眼电信号；对所述图像信息和所述生理信号进行预处理； 将预处理后的所述图像信息输入训练好的头部姿态识别模型识别得到各个图像帧的头部姿态；将预处理后的所述生理信号输入训练好的生理信号识别模型识别得到各个时刻的学生的生理指标； 根据所述各个图像帧的头部姿态判断得到目标学生在不同时间段内的头部姿态类型，根据头部姿态类型和对应的持续时间输出第一注意力评价指标； 若所述第一注意力评价指标低于第一注意力评价指标阈值，进一步基于头部姿态类型对应时间段内的生理指标，输出第二注意力评价指标； 基于所述授课时段内所述目标学生的所述第一注意力评价指标与和或所述第二注意力评价指标输出所述目标学生在所述授课时段内的注意力评价结果； 其中，所述训练好的头部姿态识别模型为双流滑动注意力网络，所述双流滑动注意力网络将输入的图像帧分为两个数据流分别进行处理，具体包括： 第一个数据流的结构包括依次连接的16位DSCr块、2X2的平均池化层、两个32位DSCr块、2X2的平均池化层、两个32位DSCr块、Trans、2X2的平均池化层、两个32位DSCr块和Trans； 第二个数据流以DSCt块代替第一个数据流中的DSCr块，以最大池化层替换第一个数据流中的平均池化层，其他结构与第一个数据流相同； 特征融合模块由来自两个数据流的特征的逐元素乘法组成； 预测头由1×1卷积层组成，用于将通道数量从32减少到16； 将扁平阵列馈送到具有6个输出单元的线性层中，使用三个预测的头部姿势，取加权平均值来计算最终头部姿势； 其中，DSCr块表示为DSCrc≡[DSC3×3,c-BN-ReLU]，DSCt块表示为DSCtc≡[DSC3×3,c-BN-Tanh]，其中c是参数，BN代表批次归一化；Trans表示具有8个头、3个编码器层、编码器中的32个预期特征、64个前馈维度的自定义Transformer编码器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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