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龙图腾网获悉北京热芒科技有限公司申请的专利基于习惯分析的学习路径规划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：CN120746501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511164422.7，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于习惯分析的学习路径规划方法是由张硕;王宗超设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于习惯分析的学习路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于习惯分析的学习路径规划方法，属于学习路径规划领域；解决了学习路径规划复杂的问题；具体如下：步骤S1：获取学习者的个性化信息；获取学习者的学习目标、学习预设时长，构成规划数据；步骤S2：根据学习者的个性化信息，判断学习者的持续学习时长；结合学习者的学习目标，对学习者的学习路径进行初步规划，得到第一规划路线；步骤S3：根据第一规划路线，分析学习者的学习状态，对学习者安排复习计划，根据复习计划，对第一规划路线进行优化；步骤S4：获取学习者的学习预设时长，对优化路线进行调整，完成路线规划；本发明通过对学习者的学习路径进行规划，为学习者提供数据参考，提高学习者的学习效率。

本发明授权基于习惯分析的学习路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于习惯分析的学习路径规划方法，其特征在于，规划方法包括： 步骤S1：对学习者的个性化信息以及规划数据进行获取； 所述步骤S1的具体步骤如下： 步骤S11：通过视频捕获设备获取学习者的实时学习视频数据，并对所述视频数据进行预处理，以生成高质量视频数据； 步骤S12：将所述高质量视频数据输入至多模态大模型，所述多模态大模型对视频帧进行端到端的深度视觉理解，生成包含学习者表情、注意力、姿态的视觉特征；所述多模态大模型进一步融合所述视觉特征与同步采集的语音数据，生成综合特征表现； 步骤S13：基于所述综合特征表现，利用自注意力机制分析视频序列，生成量化的学生状态参数，所述学生状态参数构成学习者的个性化信息； 步骤S131：对学习者进行表情检测；获取表情识别数据集，划分表情类别，对相同类型的表情通过自注意力机制学习图像块之间的内在关联，得到关联值；对关联值进行统计，得到关联集合tzji；根据关联集合构建关联函数hs； 获取学习者的实时学习视频；对学习者的面部图像进行获取，根据自注意力机制对学习者的面部图像的关联值进行获取，结合关联函数对学习者进行表情检测，得到检测结果； 步骤S1311：获取关联集合tzji，提取关联集合中的关联值数量t；将关联集合中的关联值记作tzz1、tzz2、……、tzzt； 步骤S1312：获取关联值tzz1、tzz2、……、tzzt；根据关联值构建关联函数hs，关联函数具体如下： ； 需要说明的是：x1、x2、……、xt非计算数值，其代表不同方向上的关联值； 步骤S1313：获取学习者的面部图像的关联值，记作xtz1、xtz2、……、xtzt；结合关联函数hs进行计算，得到学习者的关联函数xhs； ； 将学习者的关联函数xhs与关联函数hs进行差值计算，得到其在x1、x2、……、xt方向上的差值的绝对值的累加值； ； 如xtz1-tzz1即为x1方向的差值； 将其在x1、x2、……、xt方向上的差值的绝对值进行累加计算，得到检测值；获取最小的检测值所对应的表情类别，根据自注意力机制对学习者的情绪强度进行获取，结合表情类别与情绪强度，得到学习者的表情信息； 步骤S132：获取学习者的视觉学习区域，将其记作注意力集中区域；对学习者进行视线检测；判断学习者注意力是否集中，结合学习者的眨眼频率，对注意力判断进行优化，得到学习者的注意力信息； 步骤S2：根据学习者的个性化信息，判断学习者的持续学习时长；根据持续学习时长，结合规划数据，对学习者的学习路径进行初步规划，得到第一规划路线； 步骤S3：根据第一规划路线，对学习者的学习完成度进行检验，根据学习者的学习完成度，结合学习者的个性化信息，分析学习者的学习状态，对学习者安排复习计划，根据复习计划，对第一规划路线进行优化； 步骤S4：根据规划数据对优化路线进行动态调整，完成路线规划。

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