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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Transformer网络的学习专注度监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：CN116127350B 。

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：202211596338.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于Transformer网络的学习专注度监测方法是由刘海;张诚;刘婷婷;张昭理;朱晓倩;宋林森;林丹月;王镜淇设计研发完成，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Transformer网络的学习专注度监测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Transformer网络的学习专注度监测方法，包括：获取被监测对象在监测时间段内的头部姿态RGB图像、环境声音数据以及皮电信号，将监测时间段按照时序划分为多个时域片段；将每个时域片段中对应的头部姿态RGB图像、环境声音数据以及皮电信号输入多模态信息分类模型中，得到头部姿态角度、环境音类别和情绪状态类别并按照预设权重进行加权求和，获得每个时域片段的情绪专注度得分；将各时域片段的情绪专注度得分按照预设规则进行融合，得到被监测对象在监测时间段中的专注度估计结果。本发明引入互补的多模态数据及时域信息，可以做到全方位、全过程的学生学习情绪专注度评价，帮助分析影响学习者的学习情绪专注度的因素与个体差异。

本发明授权一种基于Transformer网络的学习专注度监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer网络的学习专注度监测方法，其特征在于，包括： 获取被监测对象在监测时间段内的头部姿态RGB图像、环境声音数据以及皮电信号，并将所述监测时间段按照时序划分为多个时域片段； 将每个时域片段中对应的头部姿态RGB图像、环境声音数据以及皮电信号输入到训练后的多模态信息分类模型中，得到头部姿态角度、环境音类别和情绪状态类别；所述多模态信息分类模型包括头部姿态识别模型，用以根据头部姿态RGB图像预测得到头部姿态角度；所述头部姿态识别模型包括： 特征提取网络，用于从输入的头部姿态RGB图像中提取出多尺度特征向量； 第一编码层，用于将所述多尺度特征向量通过线性变换映射到同一维度，生成一维特征向量并嵌入随机初始化的可学习参数； 多层transformer网络，其基于注意力机制对第一编码层输出的一维特征向量进行运算，得到最终的头部姿态特征向量； 第一分类网络，其根据所述头部姿态特征向量进行分类计算，得到被监测对象的头部姿态角度； 所述环境音类别、情绪状态类别与头部姿态角度的预测过程共用同一个所述多层transformer网络； 对所述头部姿态角度、环境音类别和情绪状态类别进行编码并按照预设权重进行加权求和，获得被监测对象在每个时域片段的情绪专注度得分； 将各时域片段的情绪专注度得分按照预设规则进行融合，得到被监测对象在监测时间段中的专注度估计结果。

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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