(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210977358.4 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 四川天府新区麓湖小学 （成 都哈密 尔顿麓湖小学） 地址 610000 四川省成 都市天府新区澄湾 路239号 (72)发明人 黄丽娟　王南懿　刘靖琳　欧佳　 王萍　 (74)专利代理 机构 北京天奇智新知识产权代理 有限公司 1 1340 专利代理师 许驰 (51)Int.Cl. H04L 67/51(2022.01) H04L 67/568(2022.01) H04L 67/12(2022.01)H04L 9/40(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 用于智慧教育的情感状态分析方法及装置 (57)摘要 本发明公开了用于智慧教育的情感状态分 析方法及装置， 涉及物联网领域， 方法包括S1设 备端实时采集情感信息， 并将情感信息和设备信 息发送至边缘端； S2边缘端判断设备信息的服务 类型是否为已缓存的服务类型， 若否进S3， 反之 进S4； S3云端服务器分析该设备信息的服务类 型， 并发送至边缘端， 边缘端缓存该服务类型， 进 S4； S4边缘端确定情感分析结果， 发送至设备端； S5设备端做出响应； 通过 “云端服务器 ‑边缘端” 协同实现服务缓存机制， 使教育场景服务种类多 样化； 通过 “边缘端‑设备端”协同使计算与传输 产生更低时延， 可 以实时反馈与策略部署； 通过 “云端服务器‑边缘端‑设备端”的微服务架构， 降 低计算与通信负载， 节省能耗并降低实现成本 。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115473932 A 2022.12.13 CN 115473932 A 1.用于智慧教育的情感状态分析 方法， 其特 征在于， 包括： S1、 设备端实时采集情感信息， 并将 情感信息和设备信息发送至边 缘端； S2、 边缘端判断设备信息的服务类型是否为已缓存的服务类型， 若否则进入S3， 反之进 入S4； S3、 云端服务器获取设备信息并分析该设备信息的服务类型， 将该设备信息的服务类 型发送至边 缘端， 边缘端缓存该服 务类型， 并进入S4； S4、 边缘端分析情感信息确定情感分析 结果， 并发送至设备端； S5、 设备端根据情感分析 结果做出响应。 2.根据权利要求1所述的用于智慧教育的情感状态分析方法， 其特征在于， 在S4中包 括： S41、 提取情感信息的颜色信息的RGB值； S42、 对RGB值进行处 理得到情感信息的特 征数值； S43、 卷积神经网络模型对RGB值和特 征数值进行处 理分类获得情感分析 结果； S44、 边缘端将情感分析 结果发送至设备端。 3.根据权利要求2所述的用于智慧教育的情感状态分析方法， 其特征在于， 在S42中包 括： A、 将RGB值 转化为HSB值， 表示 为 B＝max， 其中， r为红色值， g为绿色值， b为蓝色值， H为色相， S为饱和度， B为亮度值； B、 对H、 S和B值进行加权求和得到特 征数值L， 表示为L＝2*H+S+B。 4.根据权利要求2所述的用于智慧教育的情 感状态分析方法， 其特征在于， 在S43 中， 卷 积神经网络模型从输入到输出依次包括输入层、 卷积层、 激活层、 池化层、 卷积层、 激活层、 池化层、 卷积层、 激活层、 舍弃层、 压平层、 全连接层、 激活层、 舍弃层、 全连接层、 分类层和输 出层， 卷积层卷积核心数量 为32， 尺寸 为13*13， 压平层后的全连接层具有128个神经 元。 5.用于智慧教育的情感状态分析装置， 应用于权利要求1 ‑4任一项所述的用于智慧教 育的情感状态分析 方法， 其特 征在于， 包括： 设备端； 设备端用于采集情感信息， 并根据边 缘端的情感分析 结果做出响应； 边缘端； 边缘端用于分析情感信息； 云端服务器； 云端服务器用于分析该设备信息的服务类型； 边缘端分别与设备端和远 端服务器通讯连接 。 6.根据权利要求5所述的用于智慧教育的情感状态分析装置， 其特征在于， 设备端包括 采集设备和响应设备， 采集设备 的数据信号输出端与边缘端的数据信号输入端连接， 响应权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115473932 A 2设备的控制信号输入端与边 缘端的控制信号输出端连接 。 7.根据权利要求5所述的用于智慧教育的情感状态分析装置， 其特征在于， 边缘端包括 微服务客户端和边 缘服务器。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115473932 A 3