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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于人工智能的学习状态检测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：CN120544229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510567855.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于人工智能的学习状态检测方法及装置是由伍国华;邹锦优;刘霞玮;张俊鸿设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的学习状态检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于人体检测技术领域，公开了一种基于人工智能的学习状态检测方法及装置，该方法包括：获取自主学习视频数据并提取多个图像帧；将图像帧输入MediaPipe模型，得到人体骨架关键点坐标；将各个图像帧的人体骨架关键点坐标进行时序排序，得到骨架坐标集合；将骨架坐标集合输入LSTM模型，得到当前状态；判断是否已开启学习计时；若是，在当前状态为预设非专注状态时，令不专注次数加1；在当前状态为站立状态时，停止学习计时；若否，则在当前状态为学习状态时，开启学习计时。本申请能够识别学生在自主学习场景下的多种状态，同时对于学生被遮挡等情况具有较高的鲁棒性。

本发明授权一种基于人工智能的学习状态检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的学习状态检测方法，其特征在于，包括： 获取自主学习视频数据并提取多个图像帧； 在得到多个所述图像帧后，将所述图像帧转换为灰度图像； 根据预设像素尺寸将所述灰度图像划分成多个子区域；计算各个所述子区域的自适应参数；所述自适应参数包括均值和方差；具体地，将所述子区域内各个像素的灰度值相加，得到灰度总和；令所述灰度总和除以所述子区域的像素数量，得到所述子区域的均值；计算所述子区域内各个灰度值和所述均值的差值；对各个所述差值进行平方运算后相加，得到差值总和；令所述差值总和除以所述子区域的像素数量，得到所述子区域的方差； 根据所述自适应参数确定对应所述子区域的自适应阈值； 根据所述自适应阈值对所述子区域进行二值化，得到二值图像； 将所述二值图像输入MediaPipe模型，得到人体骨架关键点坐标； 将各个所述图像帧的人体骨架关键点坐标进行时序排序，得到骨架坐标集合； 将所述骨架坐标集合输入LSTM模型，得到当前状态； 判断是否已开启学习计时； 若是，在所述当前状态为预设非专注状态时，令不专注次数加1；在所述当前状态为站立状态时，停止所述学习计时；若否，则在所述当前状态为学习状态时，开启所述学习计时。

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