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龙图腾网获悉吉林大学;吉林卡普林科技有限公司申请的专利基于LLaVA多模态模型的学生情绪识别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：CN121438377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202512001391.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于LLaVA多模态模型的学生情绪识别方法及系统是由刘名扬;孙博康;李鑫;吕源潮;杜亚州;杨轶鹏设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLaVA多模态模型的学生情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：基于LLaVA多模态模型的学生情绪识别方法及系统，涉及深度学习及情绪识别技术领域，解决现有多模态模型未涉及动态分辨率策略，且无法实现针对小目标的优化进而导致在真实课堂环境中识别精度不稳定等问题。本发明系统包括所述用于获取摄像头模块和生理传感器模块采集的原始数据的多模态数据采集模块，用于根据课堂活动类型和图像复杂度调整摄像头模块的分辨率的动态分辨率调整模块，用于将原始数据映射到共享子空间，生成融合特征的多模态融合模块；将所述融合特征通过轻量化模型推理模块进行推理识别，输出识别结果。本发明利用现场实时采集并硬件对齐的私有数据适应环境变化，使得系统在真实场景下的鲁棒性优于现有技术。

本发明授权基于LLaVA多模态模型的学生情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LLaVA多模态模型的学生情绪识别方法，其特征是：该方法由以下步骤实现： 步骤一、构建双轨数据集； 将标准化公开的DIPSER数据集作为训练集；将实时采集的图像帧和生理数据作为测试集； 步骤二、多模态特征融合； 将所述测试集中的图像帧与生理数据分别进行特征提取，并生成融合特征；具体为： 将图像帧输入CLIP视觉编码器，提取深层视觉特征；将生理数据输入1D-CNN编码器，提取生理特征； 采用加权融合公式，将视觉特征和生理特征映射到共享子空间，生成融合特征M；用下式表示为： ； 式中，为权重矩阵，为激活函数，和分别为视觉权重和生理权重；所述视觉权重和生理权重根据判断的场景进行动态调整； 步骤三、加载预训练的情绪感知知识蒸馏模型；所述模型预先采用步骤一所述的训练集，基于教师-学生架构进行离线训练；将步骤二生成的融合特征输入预训练后的学生模型进行轻量化推理测试，输出九维概率分布向量，取概率最大值作为最终识别结果； 该方法还包括基于任务感知的动态分辨率调整步骤； 该步骤用于实时计算图像帧间的光流差异均值，根据所述光流差异均值判断课堂活动类型；所述课堂活动类型分为静态场景和动态场景。

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