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龙图腾网获悉南京览众智能科技有限公司申请的专利基于AI的课堂内容分析方法、系统、设备及存储介质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：CN120278604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510707053.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于AI的课堂内容分析方法、系统、设备及存储介质是由盛谦;周鲁东;蒋斌;查宇峰设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的课堂内容分析方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于AI的课堂内容分析方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：实时采集课堂视频和语音数据；利用第一多模态融合和场景识别模型，识别并判断出当前课堂场景；根据预设的课堂场景‑交互对象映射规则，确定当前课堂场景对应映射的交互对象；利用第二多模态融合和有效互动识别模型，提取学生的行为特征，判断当前学生行为是否为有效互动；统计有效互动时长与总检测时长之比，计算学生的课堂专注度；基于互动质量评估模型，加权计算获取学生的互动质量指数；按照预设等级评判标准，自动生成有关课堂专注度等级和互动质量等级的分析报告。本申请能够实现对学生在课堂专注度和互动质量的精确量化分析，自动生成课堂分析报告。

本发明授权基于AI的课堂内容分析方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的课堂内容分析方法，其特征在于，包括： 实时采集课堂视频和语音数据； 利用基于深度学习构建的第一多模态融合和场景识别模型，分析当前课堂视频和语音数据，提取视频特征和语音特征，识别并判断出当前课堂场景； 根据预设的课堂场景-交互对象映射规则，确定当前实时识别到的课堂场景对应映射的交互对象； 利用基于深度学习构建的第二多模态融合和有效互动识别模型，分析当前课堂视频和语音数据，提取在当前课堂场景对应映射的交互对象条件下的学生的行为特征，判断当前每个学生行为是否与当前课堂场景对应映射的交互对象产生有效互动；统计每个学生行为与当前课堂场景对应映射的交互对象产生有效互动时长与总检测时长之比，计算每个学生的课堂专注度； 基于互动质量评估模型，包括按照与当前课堂场景对应映射的交互对象匹配的预设互动质量评估标准，至少包括交互准确性标准、交互主动性标准、交互深度性标准以及交互情感投入性标准中一个标准，分析确定每个学生行为与当前课堂场景对应映射的交互对象产生有效互动的课堂视频和语音数据，加权计算获取每个学生的互动质量指数； 按照预设等级评判标准，根据每个学生的课堂专注度和互动质量指数，自动生成有关课堂专注度等级和互动质量等级的分析报告； 还包括： 根据当前实时识别到的课堂场景对应映射的交互对象，分析当前课堂视频和语音数据，提取在当前课堂场景对应映射的交互对象条件下的每个学生交互对象的预设异常行为特征； 将提取的学生的行为特征与对应交互对象的预设异常行为特征进行相关性分析，获取相关性系数大于第一预设相关性系数的行为特征对以及相关性系数小于第二预设相关性系数的行为特征对，第一预设相关性系数大于第二预设相关性系数；降低相关性系数大于第一预设相关性系数的行为特征对中学生行为特征的权重，保持相关性系数小于第二预设相关性系数的行为特征对中学生行为特征的权重； 根据提取的每个学生交互对象的预设异常行为特征去匹配预设互动质量评估标准的权重调整策略，不同交互对象的预设异常行为特征预设有与之匹配的预设互动质量评估标准的权重调整策略； 还包括： 确定当前实时识别到的课堂场景对应映射的交互对象是否为多个对象，若确定为多个对象，提取每个交互对象的预设异常行为特征； 分别将提取的学生的行为特征与每个对应交互对象的预设异常行为特征进行相关性分析，获取不同相关性系数；判断不同相关性系数之间最大相关性系数差距是否大于预设系数差值；若大于，则选择采用最大相关系数与第一预设相关性系数、第二预设相关性系数进行比较；否则，选择采用加权平均相关系数与第一预设相关性系数、第二预设相关性系数进行比较。

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南京览众智能科技有限公司，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区仙林街道仙林大道118号尚东花园B区商业B-33室；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”。