首都师范大学;杭州海康威视数字技术股份有限公司;北方工业大学张玉虎获国家专利权
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龙图腾网获悉首都师范大学;杭州海康威视数字技术股份有限公司;北方工业大学申请的专利一种基于深度学习的学生异常行为分析与预警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：CN120596894B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510924283.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的学生异常行为分析与预警方法是由张玉虎;董浩坤;董哲;孙富慧;张文君设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的学生异常行为分析与预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的学生异常行为分析与预警方法，具体涉及数据分析技术领域；通过实时采集与学生安全相关的多源行为数据，进行标准化处理后输入深度学习模型提取高层次行为特征，并进一步计算行为波动度与情境行为不一致性指数，生成归一化风险得分；结合分类模型输出结果，识别出风险高但被误判为正常的疑似伪正常样本，并通过局部加权增量支持向量机对模型分类边界进行针对性优化，从而显著提升系统对隐性异常行为的识别能力与预警准确率，增强模型在复杂校园行为场景下的鲁棒性与实用性。
本发明授权一种基于深度学习的学生异常行为分析与预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的学生异常行为分析与预警方法，其特征在于：包括： 实时采集与学生安全相关的多源行为数据，并对所述数据进行标准化处理，作为后续模型输入； 基于深度学习模型对行为数据进行高层次特征抽取，获取行为表示向量； 从所述行为表示向量中进一步提取潜在风险相关特征参数，包括行为波动度和情境行为不一致性指数； 将所述行为波动度和情境行为不一致性指数输入风险评估模型，对当前样本进行潜在异常行为分析，得到风险得分并判断是否进行预警； 将所述风险得分与分类模型的判别结果进行对比，若分类结果为正常而风险得分超过设定阈值，则将当前样本标记为疑似伪正常样本； 针对被标记为疑似伪正常样本的数据，对分类模型进行局部优化，更新分类边界。
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首都师范大学;杭州海康威视数字技术股份有限公司;北方工业大学，其通讯地址为：100048 北京市海淀区西三环北路105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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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