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龙图腾网获悉南昌工学院申请的专利一种基于多维度特征融合网络的学习注意力状态评估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：CN117173758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211662783.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多维度特征融合网络的学习注意力状态评估方法是由田斌;李少义;黎曦;罗芷萱;侯常辉;刘婷婷;刘海;肖振华设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度特征融合网络的学习注意力状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明针对学习者难以实时评估自身注意力状态的问题，公开了一种基于多维度特征融合网络的学习注意力状态评估方法。该方法包括如下步骤：1获取办公桌上双目成像设备短波红外摄像头、激光雷达扫描仪采集的学习者视频资源，并划分为多帧图像；手部可穿戴设备获取学习者的血氧饱和度及心率信号；2对学习者的SWIR图像进行人脸区域及面部特征点定位。分割出头部区域3D点云集；3将人脸区域SWIR图像和头部3D点云集输入对应的特征提取网络获取特征拓扑图，经过自注意力加权模块融合后，输入柯西标签分布回归模块得到学习者的头部姿态角度。提取血氧饱和度及心率变化特征，判断学习者的疲劳等级；4根据学习者的头部姿态角度和面部特征点变化，及疲劳程度，综合评估注意力状态，若不集中则提醒学习者；5统计学习过程中注意力状态情况，并反馈统计分析报告。本发明通过综合评估和统计反馈学习者的注意力状态，帮助学习者提高专注度，培养良好的学习习惯。

本发明授权一种基于多维度特征融合网络的学习注意力状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度特征融合网络的学习注意力状态评估方法，其特征在于，包括步骤： 获取办公桌上双目成像设备采集的学习者视频资源，所述双目成像设备由短波红外摄像头与激光雷达扫描仪组成，并划分为多帧图像；手部可穿戴设备获取学习者的血氧饱和度及心率信号； 对学习者的SWIR图像进行人脸区域及面部特征点定位，分割出头部区域3D点云集； 将人脸区域SWIR图像输入头部姿态二维特征提取模型，用于提取融合特征拓扑图；将头部3D点云集输入头部姿态三维特征提取模型，用于提取3D点云拓扑图；上述两个特征拓扑图经自注意力加权模块融合后，输入柯西标签分布回归模块得到学习者的头部姿态角度；提取血氧饱和度及心率变化特征，判断学习者的疲劳等级；所述头部姿态二维特征提取模型包括通道可分离卷积模块、像素空间Transformer模块、融合特征拓扑图构建模块、自适应图卷积模块；所述头部姿态三维特征提取模型包括面部特征点3D点云拓扑图构建模块、自适应图卷积模块； 根据学习者的头部姿态角度、面部特征点位置变化以及疲劳等级，综合评估注意力状态，若不集中则提醒学习者； 统计学习过程中注意力状态情况，并反馈统计分析报告。

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