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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种实现动作识别的智能视频教学方法及系统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：CN114581835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210240218.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种实现动作识别的智能视频教学方法及系统是由盖伟;李昊东;杨承磊设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现动作识别的智能视频教学方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种实现动作识别的智能视频教学方法及系统，包括：获取学习者的历史学习信息；基于学习者的历史学习信息，获取并播放学习视频；其中，在播放学习视频的过程中，实时获取学习者的身体关节点的位置，判断学习者肢体动作，基于学习者肢体动作控制所述学习视频的播放进度；同时，获取学习者的人脸彩色图像，基于学习者的人脸彩色图像，识别人脸彩色图像中的人脸关键点，基于人脸关键点计算左右眼睛闭合度均值和嘴部张角，基于人脸彩色图像计算头部转角，基于左右眼睛闭合度均值、嘴部张角和头部转角，更新视频播放内容。实现了线上教育中播放进度的肢体控制和播放内容的自主更新。

本发明授权一种实现动作识别的智能视频教学方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种实现动作识别的智能视频教学方法，其特征在于，包括： 获取学习者的历史学习信息； 基于学习者的历史学习信息，获取并播放学习视频； 其中，在播放学习视频的过程中，实时获取学习者的身体关节点的位置，判断学习者肢体动作，基于学习者肢体动作控制所述学习视频的播放进度；同时，获取学习者的人脸彩色图像，基于学习者的人脸彩色图像，识别人脸彩色图像中的人脸关键点，基于人脸关键点计算左右眼睛闭合度均值和嘴部张角，基于人脸彩色图像计算头部转角，基于左右眼睛闭合度均值、嘴部张角和头部转角，更新视频播放内容； 设定活动区域参数area_height、area_width、d1、d2，在Kinect传感器前方标记长为area_height、宽为area_width的学习者活动区域，确定活动区域距离Kinect传感器的距离d1，活动区域中心距离Kinect的水平偏移d2，显示设备的分辨率为screen_height*screen_width；利用Kinect获取学习者在三维空间的实际位置PREALx_real,y_real,z_real，将其转化为二维活动空间的相对位置PRELATIVEx_relative,y_relative： 将二维活动空间相对位置PRELATIVEx_relative,y_relative映射为虚拟形象在显示设备中的位置PSCREENx_screen,y_screen，其中： 使用虚拟卡通形象来表示学习者，将虚拟卡通形象在显示设备中的坐标设置为PSCREENx_screen,y_screen，将学习者的运动位置实时转换为学习内容中虚拟形象的运动位置，实现学习者与学习内容的互动； 判断学习者答题是否正确：通过PSCREEN的位置与数据库中答案信息进行比对，根据虚拟形象在显示设备中的位置，得到学习者的答案，将学习者的答案与数据库中存储的标准答案进行对比，如果回答正确，则给出声音、图像提示，并增加学习者积分；否则，给出错误的答题声音和图像提示，并给出正确答案，同时将错题信息记录到学习者数据库的错题本中； 使用Kinect得到学习者的身体关节点的位置，通过对关节点的相对位置进行判断完成肢体动作的定义： 右手举起动作：如果右手关节点HAND_RIGHT的y坐标小于右肩膀坐标SHOULDER_RIGHT的y坐标，此时学习者的右手是举起的状态； 左手举起动作：如果左手关节点HAND_LEFT的y坐标小于左肩膀坐标SHOULDER_LEFT的y坐标，此时学习者的左手是举起的状态； 右手伸平动作：如果右手关节点HAND_RIGHT的x坐标小于右肩膀SHOULDER_RIGHT的x坐标并且右手关节点HAND_RIGHT的y坐标在右肩膀SHOULDER_RIGHT和脊椎中心SPINE_NAVAL的y坐标之间，此时学习者右手是伸平的状态； 左手伸平动作：如果左手关节点HAND_LEFT的x坐标大于左肩膀SHOULDER_LEFT的x坐标并且左手关节点HAND_LEFT的y坐标在左肩膀SHOULDER_LEFT和脊椎中心SPINE_NAVAL的y坐标之间，此时学习者左手是伸平的状态； 使用Kinect获取连续的彩色图像与深度图像序列，在彩色图像中截取学习者的人脸彩色图像；使用人脸识别算法进行人脸关键点定位，获取人脸关键点；获取右眼上下眼睑关键点eye_right_upperx32,y32、eye_right_lowerx36,y36，右眼左右眼角关键点eye_right_corner_leftx30,y30、eye_right_corner_rightx34,y34；获取左眼上下眼睑关键点eye_left_upperx15,y15、eye_left_lowerx19,y19，左眼左右眼角关键点eye_left_corner_leftx13,y13、eye_left_corner_rightx17,y17；计算左右眼闭合度EAR_LEFT、EAR_RIGHT，其中： 计算左右眼睛闭合度均值EAR： 当EAR值小于阈值时，眼睛为闭合状态，则学习者处于疲劳状态； 获取左嘴角关键点mouse_corner_left_outterx58,y58，上嘴角关键点mouse_lip_upper_outerx60,y60，下嘴角关键点mouse_lip_lower_outerx64,y64；计算得向量v1，v2，其中： 计算向量v1、v2的夹角θ，为嘴部张角： 如果θ大于阈值，则表明学习者正在打哈欠，学习者处于疲劳状态； 把获取的人脸彩色图像使用人脸识别算法进行图像分析，获取头部在x、y、z方向上的转角pitch、yaw、roll；利用yaw角的变化来判断，如果yaw角大于60°或小于-60°，表明学习者此时注意力不集中，处于分心状态； 以20s为一个状态判断周期，采集彩色图像与深度图像；如果学习者在一个周期内处于分心的帧数超过50%，则学习者此时学习状态较差，对学习者进行状态调节。

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