【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体为一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法及系统。
技术介绍
1、学生正处于身心发展的关键时期，心理健康对于他们的成长、学习和未来发展至关重要，深度学习模型通过迁移学习适应不同群体，能够处理大量的多源数据，减少对大规模标注数据的依赖，通过对这些数据的自动特征提取和分析，深度学习可以挖掘出隐藏在数据中的潜在信息，更全面地了解学生的心理健康状况，能够适应不同类型的数据和复杂的心理特征，提高评估的准确性。
2、例如公开号为cn105740224a的专利技术专利申请，公开了一种基于文本分析的用户心理预警方法与装置，包括获取用户相关的所有言论文本内容；然后对该文本采用基于句级情绪分析方法计算该用户的情绪指数；同时也对该用户的文本内容采用基于文本余弦相似度的方法对用户心理情绪分类；然后根据用户情绪指数和情绪类型进行心理评估和预警；最后展示用户心理评估和预警结果。
3、例如公开号为cn118965176a的专利技术专利申请，公开了一种基于语义心理健康模型的用户情感识别与心理分析方法，包括：获取当前...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述获取并分析视频传输质量参数，具体分析过程为：
3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述判断是否对目标数据的视频传输过程进行调整，具体判断过程为：
4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述对目标数据的视频传输过程进行调整，具体调整过程为：
5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的学生心理健康动...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述获取并分析视频传输质量参数，具体分析过程为：
3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述判断是否对目标数据的视频传输过程进行调整，具体判断过程为：
4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述对目标数据的视频传输过程进行调整，具体调整过程为：
5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的学生心理健康动态评估方法，其特征在于：所述采集并评估音频同步参数，具体评估过程为：
6.根据权利要求1所述一...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺衡湘，王慧云，
申请(专利权)人：湖南安智网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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