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龙图腾网获悉合肥大学申请的专利基于深度学习的课堂学生行为检测与分析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：CN120496178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510572525.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统是由胡国华;刘晨怡;石朝毅;连顺;邢雪凯;杨一鸣;何帆;方靓琪设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及行为检测领域，公开了基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统，该系统包括：数据集构建、目标检测模型、目标跟踪算法、行为检测与跟踪以及数据存储与分析模块；本发明中通过构建课堂学生行为数据集，改进YOLOv8s模型和ByteTrack目标跟踪算法，综合配合下能够实现对课堂学生行为的精准检测与跟踪；从而能够实时处理视频数据，自动捕捉学生行为并进行分类分析，生成数据报告和可视化图表，为教育决策提供支持，同时，具有精准性强、实时高效、自动化程度高和数据驱动决策的优点。

本发明授权基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统，其特征在于，包括： 数据集构建模块，用于获取真实课堂录像，从录像视频中抽帧得到图片数据，并使用MakeSense工具进行标注，得到YOLO格式数据集； 目标检测模型模块，以YOLOv8s为基线模型，在Backbone部分添加多头自注意力机制MHSA，将损失函数CIoU替换为Focaler-DIoU，在Head部分添加一个小目标检测头，经训练得到课堂学生行为检测模型； 目标跟踪算法模块，采用ByteTrack算法，对卡尔曼滤波引入自适应噪声调整，在计算相似度度量时引入改进的CIoU和速度特征并加权合并计算； 行为检测与跟踪模块，将改进的YOLOv8模型作为目标检测器，对待检测的t帧视频帧进行检测，按照分数阈值划分为高低分框，再通过ByteTrack算法进行目标匹配与轨迹预测； 数据存储与分析模块，将检测得到的数据整合为数据包，包括学生ID、行为类别、坐标位置、置信度和时间戳，存入数据库，使用Python进行学生行为数量统计与学生个体行为时序统计； 所述目标检测模型模块中，Focaler-DIoULoss损失函数结合FocalLoss的动态权重机制与DIoULoss的框定位优化能力，计算公式为：； 其中，Focaler通过为每个样本动态分配权重，增强对难检测样本的关注，权重系数的计算公式为：，为调整因子，大于零，为预测框与真实框的交并比，为预测框中心点与真实框中心点之间的欧氏距离，为预测框和真实框的最小外接框的对角线长度； 所述目标跟踪算法模块中，相似度计算公式为：；和为权重系数，为速度特征的相似度向量； 其中，，为考虑了目标框的中心距离、长宽比以及重叠区域的相似度度量指标；和分别是预测和检测框中心点坐标，为衡量边框的宽高比，为平衡参数。

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