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龙图腾网获悉上海磐度信息科技有限公司申请的专利基于人工智能的儿童书写障碍检测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：CN120726648B 。

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：202511232462.0，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于人工智能的儿童书写障碍检测方法及系统是由张玉;张莹莹;朱勇敏设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的儿童书写障碍检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能的儿童书写障碍检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：获取目标儿童的原始笔迹数据，并同步采集对应时刻的环境参数数据和情绪特征数据；对原始笔迹数据按时间窗口进行分段，将其与同一时段的环境参数数据和情绪特征数据进行关联；输入至识别模型，自动分析每一分段的笔迹行为及其对应的环境和情绪特征，对分段笔迹行为中出现的异常进行判别；进行异常行为归因处理，对判别为环境或情绪影响导致的异常进行排除，对未受环境或情绪影响的异常标记为疑似障碍行为；进行持续性与周期性分析，识别多次持续出现的障碍行为；生成目标儿童的书写障碍检测报告；本发明提高了儿童书写障碍检测的自主性和准确性。

本发明授权基于人工智能的儿童书写障碍检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的儿童书写障碍检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标儿童在预设监测环境下完成指定书写任务时的原始笔迹数据，并同步采集对应时刻的环境参数数据和情绪特征数据，得到同步多源原始数据集； 根据同步多源原始数据集，进行数据预处理，对原始笔迹数据按时间窗口进行分段，将其与同一时段的环境参数数据和情绪特征数据进行关联，得到分段关联数据集，包括： 根据原始笔迹数据，按照预设的初始时间窗口进行预分段，得到初始分段笔迹数据集； 对每一初始分段笔迹数据，基于行为特征点进行分析，当检测到任一行为特征点时，将该行为特征点所在位置作为新的分段起点，动态调整分段边界，形成行为特征点驱动的动态分段笔迹数据集，所述行为特征点包括笔迹速度变化、压力突变、轨迹转折； 将动态分段笔迹数据集与对应时间段的环境参数数据和情绪特征数据进行逐段关联，得到分段关联数据集； 将分段关联数据集，输入至经历史大数据训练获得的识别模型，自动分析每一分段的笔迹行为及其对应的环境和情绪特征，对分段笔迹行为中出现的异常进行判别，生成初步异常标注数据； 根据初步异常标注数据，进行异常行为归因处理，对判别为环境或情绪影响导致的异常进行排除，对未受环境或情绪影响的异常标记为疑似障碍行为，得到障碍行为候选数据集，包括： 根据初步异常标注数据，对每一分段笔迹行为所对应的环境参数数据和情绪特征数据，进行相关性分析，计算异常行为与环境或情绪变化之间的相关性得分R，所述相关性得分R用于衡量环境或情绪因素对异常行为的影响程度； 根据相关性得分R，设定多个归因等级阈值，将异常行为划分为强相关型、中相关型和弱相关型归因标签，分别对应R＞T1、T2≤R≤T1、R＜T2的区间，其中T1、T2为设定的归因等级阈值； 对归因为强相关型和中相关型的异常行为，分别标记为环境或情绪影响型异常；对归因为弱相关型的异常行为，标记为疑似障碍行为，得到多级标签的障碍行为候选数据集； 对障碍行为候选数据集中的每一异常行为，统计归因标签在历史样本中的分布，形成归因分布数据； 根据障碍行为候选数据集，进行持续性与周期性分析，识别多次持续出现的障碍行为，形成障碍行为集合； 根据障碍行为集合，生成目标儿童的书写障碍检测报告，报告内容包括疑似障碍行为的具体类型、发生频率及关联情境； 根据同步多源原始数据集，进行数据预处理，对原始笔迹数据按时间窗口进行分段，将其与同一时段的环境参数数据和情绪特征数据进行关联，得到分段关联数据集 根据初步异常标注数据，进行异常行为归因处理，对判别为环境或情绪影响导致的异常进行排除，对未受环境或情绪影响的异常标记为疑似障碍行为，得到障碍行为候选数据集。

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