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龙图腾网获悉广东恒电信息科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的课堂多模态数据处理方法与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：CN120850228B 。

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：202511294614.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习的课堂多模态数据处理方法与系统是由高静;汤非易;曹宇阳;王昌栋;方国鑫;莫纯宇设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的课堂多模态数据处理方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的课堂多模态数据处理方法及系统，旨在解决现有技术中，因数据源的全局异步、模态间的非线性时序关系以及对教学语义的缺乏感知，导致课堂多模态数据融合分析效果差的复合型技术问题。本发明的方法包括：获取课堂多模态数据流；执行创新的分层级跨模态时间对齐处理，该处理首先进行粗粒度全局对齐以校正设备间的初始时间偏移，然后执行细粒度局部对齐，其核心是采用一种创新的动态时间规整算法，对教师讲解重点、师生互动等语义关键片段赋予更高对齐权重，实现符合教学节律的非线性对齐；最后，对齐后的特征被送入融合网络生成统一融合特征向量。

本发明授权基于深度学习的课堂多模态数据处理方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的课堂多模态数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取至少包括第一模态数据和第二模态数据的课堂多模态数据流，所述第一模态数据和第二模态数据均包含时间戳信息； 执行分层级跨模态时间对齐处理，生成时间同步的多模态特征集合，所述分层级跨模态时间对齐处理包括： S1：执行粗粒度全局对齐，通过计算所述第一模态数据和第二模态数据的全局能量特征之间的互相关性，确定一个全局时间偏移量，并对其中一个模态数据流进行时间平移补偿； S2：执行细粒度局部对齐，基于所述时间平移补偿后的模态数据流，通过动态时间规整算法，对所述第一模态数据和第二模态数据进行非线性局部时间对齐； 基于所述时间同步的多模态特征集合，进行特征融合，生成用于课堂分析的统一融合特征向量； 其中，所述执行细粒度局部对齐的步骤，具体包括： 从所述第一模态数据和第二模态数据中并行地提取语义信息，并利用一个跨模态注意力网络为每个数据的时间步长生成一个语义重要性注意力权重； 基于所述第一模态数据和第二模态数据的特征序列，构建一个代价矩阵，其中任意一点的代价值根据对应时间步长的特征距离以及所述语义重要性注意力权重计算得出； 在所述代价矩阵上采用动态规划算法搜索一条累积代价最小的最优规整路径，并依据所述路径对其中一个数据流的时间轴进行非线性映射。

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