买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川工商学院申请的专利基于机器视觉的工商管理教学模型识别与反馈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：CN121330748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511914763.1，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于机器视觉的工商管理教学模型识别与反馈方法及系统是由阳运清设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的工商管理教学模型识别与反馈方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的工商管理教学模型识别与反馈方法及系统，属于计算机视觉与工商管理教学管理技术交叉领域。方法通过双摄像头图像采集装置并行采集学生面部图像序列，其中广角摄像头持续捕捉整体表情趋势，长焦摄像头专门捕捉眼部、嘴部关键区域的微表情变化。本发明通过上述技术实现对学生在工商管理课程如案例讨论、商业决策模拟中的学习投入度、内容理解度的量化分析，为工商管理教学的教学资源分配、教学策略优化、学生学习效果评估等管理决策提供精准数据支撑，有效提升了工商管理教学互动的质量和个性化指导水平，同时生成面向教学管理者的工商管理教学效果量化报告，辅助动态调整教学计划。

本发明授权基于机器视觉的工商管理教学模型识别与反馈方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的工商管理教学模型识别与反馈方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1：通过双摄像头图像采集装置针对学生面部进行并行图像序列采集，其中广角摄像头持续捕捉整体表情趋势，长焦摄像头专门捕捉眼部、嘴部关键区域的微表情变化，双路视频流通过时间戳对齐实现同步处理，获取包含情感特征提取的原始图像数据，确定初始数据粒度分层； 步骤2：根据所述原始图像数据，针对局部细微捕捉到的面部区域进行清晰度锐化处理，采用基于拉普拉斯算子的边缘增强方法，锐化参数强度因子设置为1.2-1.8，生成增强后的细化图像数据，通过峰值信噪比PSNR算法计算图像质量得分，设定阈值为30dB，判断所述增强后的细化图像数据是否满足情感特征提取的精度要求； 步骤3：若所述增强后的细化图像数据达到预设阈值，则通过情感特征提取获得细微情感反应特征，将所述细微情感反应特征与数字互动系统中的情感反应映射进行关联，得到初步的情感反应分布； 步骤4：根据所述初步的情感反应分布，结合所述数字互动系统中的学生参与记录和互动频次分析，生成实时反馈传输数据，确定当前讨论环节中的情感参与度；所述实时反馈传输数据包含情感指数、互动活跃度及情感参与度； 其中，情感指数计算公式为：Σ情感类别权重×时间衰减系数×置信度； 互动活跃度通过发言次数学生人数时间计算得到； 步骤5：通过所述实时反馈传输数据，针对整体趋势分析获取的情绪波动情况，融合讨论数据整合功能，生成多层次内容识别下的教学内容适配建议，判断所述教学内容适配建议是否符合个性化指导需求； 通过实时反馈传输数据，利用传感器和在线学习平台收集学生在学习过程中的情绪数据，采用时间序列分析算法计算情绪波动趋势，针对整体趋势分析获取的情绪波动情况，运用聚类算法将学生情绪波动分为三类：稳定、轻微波动和剧烈波动；然后融合讨论数据整合功能，将课堂讨论文本通过自然语言处理技术提取关键词，根据关键词结合情绪数据，判断学生对当前内容的理解度；随后生成多层次内容识别下的教学内容适配建议，调用内容数据库，匹配简化版教学资源，并生成个性化练习题； 步骤6：若所述教学内容适配建议未达到预设情感参与度标准，则循环调整图像采集参数，通过数字变焦和物理位置调整重新采集新的图像序列数据，结合所述数字互动系统更新学生参与记录，得到优化后的情感反应分布；其中，所述未达到预设情感参与度标准是指情感参与度低于阈值； 步骤7：根据所述优化后的情感反应分布，整合所述多层次内容识别和所述实时反馈传输的结果，生成针对教育教学中学生微表情与讨论互动结合的个性化反馈报告，确定最终的情感数据支持。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川工商学院，其通讯地址为：610000 四川省成都市郫都区团结街道学院街65号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。