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公开(公告)号：CN109275046B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810956247.9
申请日：2018-08-21
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04N21/845 , G10L15/26 , H04N5/76 , G09B5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双视频采集的教学数据标注方法，包括捕捉教学设备并对教学设备进行拍摄获得第一教学视频；获取教学内容的教学音频并确定声源信号方向，对该方向上的教学交互行为进行拍摄获得第二教学视频；对第一教学视频进行分镜头标记，从视频信息中提取视频文本，将音频信息转换为音频文本；利用视频文本对音频文本进行校验匹配生成索引标签，将视频文本重构生成索引文件；按照时间顺序，将第一音视频资源和第二音视频资源划分为多个分段。本发明技术方案的方法，针对目前对于教学内容精准化检索困难的情况，采用双视频的方式获取教学内容的教学数据资源对其进行精细化标注，实现了对于教学数据资源的精准标注。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112528845A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011442651.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的物理电路图识别方法及其应用，其通过获取待识别物理电路图的图像并对其进行图像增强处理；利用训练好的元器件识别神经网络模型对二值图像进行识别，以获取待识别物理电路图的所有元器件，其中，每个元器件对应一个标识ID和元件名称；生成与待识别物理电路图对应的Graph结构数据，Graph结构数据包括顶点集和边集，其中，顶点集为元器件连接线的交点集合，边集为顶点之间的连接线集合；对生成的Graph结构数据进行组件检测和Graph简化以输出关联后的组件序列，其中，关联后的组件序列包括组件连接类型和元器件ID，利用关联后的组件序列计算目标元器件的物理属性，以实现对电路图的所有电路元器件的分类识别，以及各元器件之间的连接关系抽取。
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公开(公告)号：CN111860243A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010648466.8
申请日：2020-07-07
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种机器人动作序列生成方法，包括对教学视频进行分析，提取人体关节点信息，生成图像坐标系下按动作时序排列的人体关节点坐标；将图像坐标系下的人体关节点坐标转换为机器人动作空间坐标系下姿态坐标，形成按照动作时序排列原始姿态序列；从原始姿态序列中顺次分割出动作单元，属于同一个动作的姿态序列关联到同一分组；对动作单元进行排列重构，生成机器人动作序列，机器人按照顺序执行该动作序列。本发明技术方案针对目前的机器人所学习的动作精细不足、缺少可编辑性等问题，通过将人体动作分解为多个可编辑的动作单元，进而通过对动作单元进行排列重构等操作，实现机器人动作序列的可编辑。
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公开(公告)号：CN109902160A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910092432.2
申请日：2019-01-30
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种电路题目自动解答的方法及系统，其中方法包括以下步骤：(1)题目获取；(2)题目理解，其一：对获取的电路题目文本进行分词和词性标注，并将题目文本分割为n个简单的分句，对分句进行标准化处理；采用句法语义模型和单位定理模型分别对题目文本中的直陈述关系和隐含关系进行提取；其二：对获取的电路图进行图形识别，并对识别出的电路元件和连接关系进行分析处理；采用网孔搜索法对电路图中的隐含关系进行提取；其三：用电路方程式表示已提取的文本关系集合和图形关系集合；对关系集合进行关系融合；(3)机器求解(4)类人解答生成。本发明相比于目前现有的电路分析系统，能够大大提高解答系统的自动化程度。
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公开(公告)号：CN109275046A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810956247.9
申请日：2018-08-21
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04N21/845 , G10L15/26 , H04N5/76 , G09B5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双视频采集的教学数据标注方法，包括捕捉教学设备并对教学设备进行拍摄获得第一教学视频；获取教学内容的教学音频并确定声源信号方向，对该方向上的教学交互行为进行拍摄获得第二教学视频；对第一教学视频进行分镜头标记，从视频信息中提取视频文本，将音频信息转换为音频文本；利用视频文本对音频文本进行校验匹配生成索引标签，将视频文本重构生成索引文件；按照时间顺序，将第一音视频资源和第二音视频资源划分为多个分段。本发明技术方案的方法，针对目前对于教学内容精准化检索困难的情况，采用双视频的方式获取教学内容的教学数据资源对其进行精细化标注，实现了对于教学数据资源的精准标注。
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公开(公告)号：CN112528845B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011442651.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的物理电路图识别方法及其应用，其通过获取待识别物理电路图的图像并对其进行图像增强处理；利用训练好的元器件识别神经网络模型对二值图像进行识别，以获取待识别物理电路图的所有元器件，其中，每个元器件对应一个标识ID和元件名称；生成与待识别物理电路图对应的Graph结构数据，Graph结构数据包括顶点集和边集，其中，顶点集为元器件连接线的交点集合，边集为顶点之间的连接线集合；对生成的Graph结构数据进行组件检测和Graph简化以输出关联后的组件序列，其中，关联后的组件序列包括组件连接类型和元器件ID，利用关联后的组件序列计算目标元器件的物理属性，以实现对电路图的所有电路元器件的分类识别，以及各元器件之间的连接关系抽取。
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