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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种面向智慧课堂的细粒度教学行为识别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：CN119942640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411981932.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向智慧课堂的细粒度教学行为识别方法是由袁冠;张艳梅;傅圣深;闫秋艳;刘肖设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智慧课堂的细粒度教学行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向智慧课堂的细粒度教学行为识别方法，该方法以YOLOv8为基础，提出了一种融合上下文细粒度特征的轻量化教学行为检测模型。为了增强模型在智慧课堂这一特定复杂应用场景中的检测能力，本发明设计了一种细粒度特征提取模块，结合深度卷积与高效多尺度注意力机制，在有效提取细粒度特征的同时，优化了计算资源的利用效率。针对课堂环境中由于教室纵深导致的检测目标尺度跨度大的问题，设计了多尺度特征融合模块，有效提升了模型对不同规模动作的检测能力，尤其是在密集场景中的表现突出。本发明通过设计细粒度特征提取模块、多尺度特征融合模块以及特别针对小目标的细粒度课堂教学行为检测模块，在保持检测速度的同时提高了检测精度。

本发明授权一种面向智慧课堂的细粒度教学行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智慧课堂的细粒度教学行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.获取课堂教学视频数据流，并构建用于下述模型训练的数据集； 步骤2.搭建基于改进的YOLOv8模型的教学行为检测模型，该教学行为检测模型包括特征提取层、特征融合层以及不同尺度的检测头，其中检测头有四个； 首先，视频帧输入到特征提取模块进行特征提取，过程如下： 在特征提取层中，视频帧图像先经过一个卷积模块，紧接着经过多组卷积和细粒度特征提取模块进行充分的特征提取，最后经过快速金字塔池化进行特征增强完成特征提取； 然后，特征融合层通过结合多个多尺度特征融合模块、多个上采样模块、多个连接模块以及多个卷积模块，进行不同深度的特征融合； 最后，不同深度的特征分别经过四个检测头得到检测结果信息； 所述多尺度特征融合模块包括动态调整模块AD、部分卷积网络P_Conv、多层感知机MLP以及高效多尺度注意力模块EMA；多尺度特征融合模块的处理流程如下： 首先输入特征经过动态调整模块AD对输入的尺寸进行调整以满足模型对尺寸的计算要求，接着进入部分卷积网络P_Conv进行特征压缩处理，产生压缩后的特征图； 然后，特征经过包含两个卷积层的多层感知机MLP进行线性变换，进一步提取特征；随后，通过路径随机丢弃DropPath策略来增强模型的鲁棒性，并减少过拟合； 高效多尺度注意力模块EMA用于通过动态调整通道间的相关性，突出重要特征； 在残差连接的帮助下，将通过MLP模块和高效多尺度注意力模块EMA后的输出特征，与多尺度特征融合模块的输入特征进行融合，以保证信息的高效传递； 步骤3.基于步骤1的数据集对搭建的教学行为检测模型进行训练，然后利用训练好的模型，对输入的真实课堂场景中的视频图像进行检测，得到教学行为检测结果。

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