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公开(公告)号：CN105868317B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201610179836.1
申请日：2016-03-25
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种数字教育资源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取教育资源的文本信息；(2)将文本信息数字化处理，得到文本数字矩阵；(3)将文本数字矩阵输入预训练得到的资源特征识别器，资源特征识别器输出教育资源特征向量；(4)将教育资源特征向量与用户特征向量相乘，得到学生对教育资源的兴趣度。本发明从资源文本信息中提取教育资源特征，并结合学生特征判定学生对资源的兴趣度，任何只要有部分文字说明的资源均可适用该方法，适用面广，推荐满意度高。
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公开(公告)号：CN106447561A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610879109.6
申请日：2016-10-08
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q50/20
CPC classification number: G06Q50/205
Abstract: 本发明公开了一种基于教育大数据的动态可视化方法与系统，所述方法包括：从在线教学平台收集海量的教学过程数据；将收集到的教育数据发送至服务器存储，形成教育数据的数据库；对数据库中的高维数据进行降维处理；根据可视化展示终端的请求，查询出需要呈现的维度并从数据存储层挖掘出对应数据；可视化展示终端用于根据不同用户的需求，将教育大数据分成不同的维度对服务器反馈的结果进行可视化展示。本发明可以将海量复杂的教育大数据以简洁、高效、直观的方式展示出来，辅助解决诸如教学过程质量管理、学生学习成长监测、教育管理智能决策等难点问题。
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公开(公告)号：CN105741375A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610038725.9
申请日：2016-01-20
Applicant: 华中师范大学
CPC classification number: G07C1/10 , G06K9/00255 , G06K9/00268
Abstract: 本发明公开了一种大视场双目视觉的红外图像考勤方法，该方法利用教室黑板所在墙面两端的双目红外相机对学生图像进行数据采集，然后对左目和右目两幅图像进行拼接，合成教室内的大幅面大视角图像，然后自动对图像中人脸区域部分进行定位，通过特征提取、识别比对等过程完成学生身份的确定，最终实现对学生的考勤。传统的基于可见光图像的考勤方法容易受光照变化、复杂背景等因素影响，导致识别率不高的问题。本方法有效地克服了该问题，对于学生迟到、早退、旷课等情况也可以做到准确记录与统计，提高了课堂考勤的工作效率，节约了节约教师的时间资源，减轻了教师的负担，提高了学校的教学质量，促进了学校校风学风建设。
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公开(公告)号：CN114973411B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210604517.6
申请日：2022-05-31
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , A61B5/0205 , A61B5/113 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种姿态类运动自适应评测方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：采集待检测对象的视频序列和呼吸心跳回波信号，并对所述呼吸心跳回波信号进行预处理；将预处理后的所述呼吸心跳回波信号输入到训练后的第一网络模型，获得呼吸心跳特征；将所述视频序列输入到训练后的第二网络模型中，获得3D人体姿态特征；将所述呼吸心跳特征和所述3D人体姿态特征进行交互融合，获得融合交互特征，根据所述融合交互特征输出动作评分和呼吸状态预测结果；根据所述3D人体姿态特征预测3D人体姿态，计算预测的3D人体姿态与标准动作间的相似度。本发明通过结合待检测对象的动作和呼吸心跳来进行评测，有助于帮助提升运动教学训练的效率与质量。
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公开(公告)号：CN115116117B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210845735.9
申请日：2022-07-19
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06F3/01 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/082
Abstract: 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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114882570B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210604509.1
申请日：2022-05-31
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , A61B5/021 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种远程考试异常状态预判方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：分别获取远程考试系统中RGB摄像头及近红外摄像头采集的考生视频资源并按时间顺序进行分解，获得考生RGB多帧图像及近红外多帧图像；将预处理后的考生RGB多帧图像及近红外多帧图像分别输入到训练后的精细表情识别模型和面部远程血压识别模型中，分别获取考生在考场中的面部精细表情识别结果和血压识别结果；根据面部精细表情及血压识别结果进行考生异常状态判断及预警。本发明通过对远程考试中考生的精细表情及面部远程血压信号进行识别分析，可以实时准确地预判考生在考场中是否有异常状态倾向。
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公开(公告)号：CN119169501A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411196553.9
申请日：2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于跨模态表征学习的学习状态检测方法，涉及教学信息化技术领域，该方法包括：获取RGB摄像头采集的第一视频信息以及动态视觉摄像头采集的第二视频信息，分别处理得到第一图像序列和第二图像序列，将第一图像序列和第二图像序列输入训练好的学习状态检测网络模型中，分别识别得到目标学习小组中每个学习者的面部表情识别结果和学习行为识别结果，确定目标学习小组中每个学习者的对应时刻的学习状态检测结果。采用本申请提供的方法，以每个学习者的面部情感识别结果和学习行为识别结果为基础估计得到学习小组的整体学习，能够对学习者的集体学习效果进行精准评估，有利于教师实时了解每个学习小组的实时学习状态。
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公开(公告)号：CN119068551A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411191226.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/74 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于骨架结构表示学习的广播体操动作评测方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取学习者进行广播体操运动的图像序列；将图像序列输入训练好的二维人体姿态识别模型中，获取图像序列对应的二维人体姿态序列；将二维人体姿态序列输入训练好的三维人体姿态识别模型中，获取三维人体姿态序列；将三维人体姿态序列与标准动作模型进行比对，输出比对结果。采用本申请提供的所述方法，通过学习者的广播体操动作视频分析得到二维和三维人体姿态估计，从而可以捕捉学习者的动作细节，并与预设的标准广播体操动作模型进行对比，可以根据比较结果确定学习者需要改进的具体区域，从而有利于学习者提高训练效率和质量。
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公开(公告)号：CN119066450A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411191786.X
申请日：2024-08-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06Q50/20
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于对偶路径矩阵分解的知识追踪方法，涉及知识追踪技术领域，所述方法包括：获取每个学生的学习记录数据，输入到训练好的知识追踪模型中进行特征提取，输出学习行为数据；将学习行为数据以及学习记录数据输入聚类模型中进行聚类分析，根据聚类结果输出每个聚类中心对应的知识追踪结果标签；分别对知识追踪结果标签对应的学习记录数据进行分析，输出学习数据分析结果，反馈学习指导信息至对应的学生。本申请提供的方法有利于教师更明确的了解每个学生的学习状态，并根据学生的实际学习状态对教学方案作出调整，也可以提示每个学习者了解自身学习的不足之处，使得学习者可以根据实际学习情况更好的规划学习计划。
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公开(公告)号：CN118968555A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411036059.6
申请日：2024-07-31
Abstract: 本发明提供一种AI自习室的学习状态干预方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：利用复合相机实时采集学习资料区域数据和包括学生完整头部姿态的自习视频数据；其中，复合相机包括集成的红外相机和深度相机；自习视频数据包括红外视觉数据和深度空间数据；对自习视频数据进行预处理，得到头部区域数据和学生人脸数据；将头部区域数据输入到头部姿态提取器中，得到头部姿态角度数据；根据学生人脸数据、学习资料区域数据以及头部姿态角度数据监测学生的学习状态，并基于学习状态实施对应干预。本发明解决了传统方法监测学习状态不准确、无法对学生的学习状态进行干预的问题，提高了学生的自习效率和教育质量。
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