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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于多模态数据融合的在线学习状态检测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：CN115937946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211596371.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于多模态数据融合的在线学习状态检测方法是由刘海;林丹月;刘婷婷;张昭理;王镜淇;张诚;朱晓倩;宋林森设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的在线学习状态检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态数据融合的在线学习状态检测方法，该方法包括：获取待检测对象的面部图像及脑电信号；将面部图像信息及脑电信号输入训练好的多模态融合模型中，提取待检测对象当前的视线方向及脑电情绪状态；所述多模态融合模型包括第一网络模型和第二网络模型，第一网络模型为利用具有视线方向标签的多幅面部图像样本训练得到，第二网络模型为利用具有脑电情绪标签的多个脑电波样本训练得到；基于视线方向和脑电情绪状态生成待检测对象当前的学习状态数据。本发明实现视线信息与脑电信号的互补，实时检测学习者的在线学习状态，为下一步的学习指导提供客观支撑数据，有助于合理规划学习内容，提升学习效率，实现良性循环。

本发明授权一种基于多模态数据融合的在线学习状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的在线学习状态检测方法，其特征在于，包括： S1获取待检测对象的面部图像及脑电信号； S2将所述面部图像及脑电信号输入训练好的多模态融合模型中，提取所述待检测对象当前的视线方向及脑电情绪状态； 其中，所述多模态融合模型包括第一网络模型、第二网络模型、聚合网络和分类网络；所述第一网络模型为利用具有视线方向标签的多幅面部图像样本训练得到，所述第二网络模型为利用具有脑电情绪标签的多个脑电波样本训练得到； 所述第一网络模型包括权重共享的第一特征提取层、第二特征提取层，还包括特征重建模块和编码感知模块； 所述第一特征提取层、第二特征提取层用于从面部图像中提取局部特征，生成一个特征矩阵； 所述特征重建模块用于根据所述特征矩阵恢复图像，从特征空间重建出原始图像；该特征重建模块与第二特征提取层结合为对抗重建网络； 所述编码感知模块用于根据所述特征矩阵生成视线特征，其包括Transformer模型和双层MLP感知器； 所述聚合网络用于将第一网络模型输出的视线特征及第二网络模型输出的脑电情绪特征进行聚合，得到聚合特征； 所述分类网络根据所述聚合特征生成待检测对象当前的视线方向和脑电情绪状态； S3基于所述视线方向和脑电情绪状态生成待检测对象当前的学习状态数据，具体包括： 将所述视线方向和脑电情绪数据输入到学习状态评价器中，根据所述视线方向以及预设的学习空间区域得到待检测对象当前的外显学习状态； 联合所述外显学习状态和脑电情绪状态，得到待检测对象当前的学习状态数据。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152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”。

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