一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法
发布时间：2026-06-30
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- 专利名称：
- 一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法
- 所属单位：
- 国家数字化学习工程技术研究中心
- 专利范围：
- 国内
- 第一作者：
- 刘海
- 发明设计人：
- 张昭理,王书通,周启云,石佛波,刘婷婷,杨兵
- 备注：
- 本发明公开了一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法，该方法将待监测学习主体的脸部图像、头部旋转图像和脑电信息同时用于学习投入度的评估中，采用新颖的多模态网络模型CGVNet提高了待监测学习主体的学习投入度数据监测的准确性。将获取的头部旋转角度特征向量、凝视方向特征向量以及脑电信息进行融合并分类，从而克服了传统学习投入度监测方法中监测维度单一的局限性，减少漏检、误检的问题，对学习质量的提高和辅助教学具有重要意义。
- 专利类型：
- 发明专利
- 专利状态：
- 有效
- 申请号：
- ZL202210845735.9
- 是否职务专利：
- 否
- 申请日期：
- 2022-07-19
- 公开日期：
- 2022-09-27
- 授权日期：
- 2025-02-07
- 发布时间：
- 2026-06-30