申请/专利权人：广东广视通智慧教育科技有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN117789078B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/28;G06V10/82;G06V10/30;G06V10/764;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及数字教学技术领域，具体涉及一种基于AI视觉识别的实验操作考评方法及系统，该系统包括：预处理模块，用于对考生的实验操作视频转换为一系列图像帧，并对图像帧预处理；采集模块，用于对考生的实验操作动作采集成视频文件；处理模块，用于对图像帧使用深度神经网络模型来识别考试的实验操作行为，对相应的实验操作序列与标准答案库中的实验操作序列进行对比，计算出每个考生实验操作的总分。本发明的目的在于提供一种基于AI视觉识别的实验操作考评方法及系统，利用AI和视觉结合，对考生的实验操作进行客观的考评，提升老师的考评效率，也能减少因主观性导致实验操作的评分差异。

主权项：1.一种基于AI视觉识别的实验操作考评方法，其特征在于，包括以下步骤：S101.使用采集设备对考生的实验操作进行视频采集，将视频转换为一系列图像帧，并对图像帧进行预处理；S200.对图像帧使用深度神经网络模型来识别考试的实验操作行为；S300.对每个考生对应的视频，将其对应的实验操作行为概率向量序列输入到一个序列生成模型，以生成一个实验操作矩阵；S400.对相应的实验操作序列与标准答案库中的实验操作序列进行对比，计算出每个考生实验操作的总分；在步骤S100中，对视频转换为图像帧的步骤包括：S101.按照一定的时间间隔或帧率将视频分割成若干片段，每个视频片段对应一个实验操作的步骤，视频分割的计算公式表示为： 其中，是视频分割的结果，是第个视频片段，是视频片段的总数，是视频文件中的第帧，是视频片段的长度，是第个视频片段的起始帧；S102.对每个视频片段进行特征提取，将视频数据转换为特征向量，视频特征提取的计算公式表示为： 其中，是视频特征特征提取的结果，是第个视频片段的特征向量，是特征提取的函数，它的定义为： 其中，和分别表示为第个视频片段中第帧的水平和垂直方向的像素坐标，和分别表示第个视频片段中第帧的水平和垂直方向的像素坐标；在步骤S200中，提取的实验操作行为包括以及，其中，表示第种类型的实验操作的第个步骤的操作时间，表示第种类型的实验操作的第个步骤的操作方法，表示第种类型的实验操作的第个步骤的操作正确性；在步骤S300中，输出的矩阵表示为，的计算公式为： 其中，、、是可调节的参数；在步骤S400中，总得分的计算公式为： 其中，表示第种类型的实验操作的第个步骤的权重，的具体值使用以下的公式表示： 其中，表示第种类型的实验操作的第个步骤的难度系数，的具体值使用以下的公式表示： 其中，表示第种类型的实验操作的第个步骤的正确率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东广视通智慧教育科技有限公司 一种基于AI视觉识别的实验操作考评方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD