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龙图腾网恭喜北京林业大学申请的专利基于多模态数据的低耗式学习障碍智能筛查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：CN119649435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510156638.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多模态数据的低耗式学习障碍智能筛查方法及系统是由于晓设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的低耗式学习障碍智能筛查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的低耗式学习障碍智能筛查方法及系统，涉及数据分析技术领域。该方法包括：利用基于Haar小波变换的多级稀疏编码图像匹配模型和基准异常人脸图像，对人脸图像是否存在异常进行检测；利用基于维纳滤波与Transformer相结合的区分式语音去噪模型，对待检测语音信号进行去噪；利用基于HMM与Transformer相结合的结果评估式语音识别模型，对去噪后待检测语音信号进行识别；获取学生语言表达异常评估结果；利用基于CNN与Transformer相结合的清晰度多维分析式文字识别模型，对学生答题纸图像进行识别；获取学生书写表达异常评估结果；根据上述多个结果判断学生是否存在学习障碍。本发明充分利用了多种模态的数据实现了精度较高、消耗较低的学习障碍筛查。

本发明授权基于多模态数据的低耗式学习障碍智能筛查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的低耗式学习障碍智能筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：根据预设的提取时间周期，采集学生学习过程中的人脸图像；利用基于Haar小波变换的多级稀疏编码图像匹配模型和预设的基准异常人脸图像，对每幅人脸图像是否存在异常进行检测，生成人脸检测结果，包括：将人脸图像和基准异常人脸图像进行Haar小波变换；对人脸图像和基准异常人脸图像小波分解后的每一级图像，分别进行稀疏编码并进行匹配，以得到对应的每一级图像的匹配度；若每一级图像的匹配度均大于预设的匹配度阈值，则认定对应的人脸图像存在异常；反之，则认定对应的人脸图像正常；当学生学习结束后，获取并将学生问答语音信号作为待检测语音信号；利用基于维纳滤波与Transformer相结合的区分式语音去噪模型，对待检测语音信号进行去噪，得到去噪后待检测语音信号；利用基于HMM与Transformer相结合的结果评估式语音识别模型，对去噪后待检测语音信号进行识别，得到并将语音信号识别结果发送给对应的评估人员；获取评估人员的学生语言表达异常评估结果；当学生完成语音问答后，获取学生答题纸图像；利用基于CNN与Transformer相结合的清晰度多维分析式文字识别模型，对学生答题纸图像进行识别，得到并将答题纸文字识别结果发送给对应的评估人员，包括：利用多种图像清晰度分析方法对学生答题纸图像的清晰度进行分析，生成对应的多个图像清晰度分析结果；若所有的图像清晰度分析结果均大于预设的图像清晰度阈值，则利用CNN模型对文字进行识别，得到答题纸文字识别结果；反之，则利用Transformer模型对文字进行识别，得到最终的答题纸文字识别结果；获取评估人员的学生书写表达异常评估结果；根据人脸检测结果、学生语言表达异常评估结果和学生书写表达异常评估结果判断学生是否存在学习障碍，生成最终的学生学习障碍筛查结果。

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