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龍圖騰網恭喜北京林業大學申請的專利基于多模態數據的低耗式學習障礙智能篩查方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119649435B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510156638.2，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權基于多模態數據的低耗式學習障礙智能篩查方法及系統是由于曉設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態數據的低耗式學習障礙智能篩查方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態數據的低耗式學習障礙智能篩查方法及系統，涉及數據分析技術領域。該方法包括：利用基于Haar小波變換的多級稀疏編碼圖像匹配模型和基準異常人臉圖像，對人臉圖像是否存在異常進行檢測；利用基于維納濾波與Transformer相結合的區分式語音去噪模型，對待檢測語音信號進行去噪；利用基于HMM與Transformer相結合的結果評估式語音識別模型，對去噪后待檢測語音信號進行識別；獲取學生語言表達異常評估結果；利用基于CNN與Transformer相結合的清晰度多維分析式文字識別模型，對學生答題紙圖像進行識別；獲取學生書寫表達異常評估結果；根據上述多個結果判斷學生是否存在學習障礙。本發明充分利用了多種模態的數據實現了精度較高、消耗較低的學習障礙篩查。

本發明授權基于多模態數據的低耗式學習障礙智能篩查方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態數據的低耗式學習障礙智能篩查方法，其特征在于，包括以下步驟：根據預設的提取時間周期，采集學生學習過程中的人臉圖像；利用基于Haar小波變換的多級稀疏編碼圖像匹配模型和預設的基準異常人臉圖像，對每幅人臉圖像是否存在異常進行檢測，生成人臉檢測結果，包括：將人臉圖像和基準異常人臉圖像進行Haar小波變換；對人臉圖像和基準異常人臉圖像小波分解后的每一級圖像，分別進行稀疏編碼并進行匹配，以得到對應的每一級圖像的匹配度；若每一級圖像的匹配度均大于預設的匹配度閾值，則認定對應的人臉圖像存在異常；反之，則認定對應的人臉圖像正常；當學生學習結束后，獲取并將學生問答語音信號作為待檢測語音信號；利用基于維納濾波與Transformer相結合的區分式語音去噪模型，對待檢測語音信號進行去噪，得到去噪后待檢測語音信號；利用基于HMM與Transformer相結合的結果評估式語音識別模型，對去噪后待檢測語音信號進行識別，得到并將語音信號識別結果發送給對應的評估人員；獲取評估人員的學生語言表達異常評估結果；當學生完成語音問答后，獲取學生答題紙圖像；利用基于CNN與Transformer相結合的清晰度多維分析式文字識別模型，對學生答題紙圖像進行識別，得到并將答題紙文字識別結果發送給對應的評估人員，包括：利用多種圖像清晰度分析方法對學生答題紙圖像的清晰度進行分析，生成對應的多個圖像清晰度分析結果；若所有的圖像清晰度分析結果均大于預設的圖像清晰度閾值，則利用CNN模型對文字進行識別，得到答題紙文字識別結果；反之，則利用Transformer模型對文字進行識別，得到最終的答題紙文字識別結果；獲取評估人員的學生書寫表達異常評估結果；根據人臉檢測結果、學生語言表達異常評估結果和學生書寫表達異常評估結果判斷學生是否存在學習障礙，生成最終的學生學習障礙篩查結果。

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