公开(公告)号：CN117670616A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311740498.0

申请日：2023-12-18

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 孙亚琴 ,  陈烁 ,  李坤 ,  张克非 ,  余接情 ,  闫志刚

IPC: G06Q50/20 ,  G06V40/70 ,  G06V40/50 ,  G06V20/52 ,  G06F16/587 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/29 ,  H04N7/18 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供了基于图像识别及位置匹配的在线学习状态监测方法及系统，该方法通过调用学生客户端的摄像头采集学生在线学习的图像信息；从采集到的图像中提取元数据信息，解析并抽取出经纬度信息，获取图像拍摄时的地理位置；识别图像信息，提取学生的眼睛特征参数、嘴部特征参数，并对学生学习状态进行评估，得出第一个学习状态评估分值X1；将在线教学时实时获得的地理位置信息与已建立的日常学习位置数据库中的位置信息进行比较，计算得出第二个学习状态评估分值X2；根据计算得到结果进行在线学习状态的综合评估，根据评估得到的学生学习状态值来判断学生学习状态，并将学生学习状态值传给服务器端，服务器端将学生学习状态值转发给教师客户端。

公开(公告)号：CN116630161A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310633334.1

申请日：2023-05-31

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周熙然 ,  李洪浩 ,  闫志刚 ,  李开源

IPC: G06T3/40 ,  G06T17/05 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种全局与局部特征融合的地图超分辨率重构方法与系统，包括：对目标地图浅层特征初步提取；然后，使用包含地图全局特征提取单元、地图局部细节特征提取单元和融合单元的地图深层特征提取模块提取地图深层特征；最后使用像素重组法上采样重构得到高分辨率地图。本发明构建了融合全局和局部特征的地图超分辨率方法，实现地图背景内容和地图文字符号等细节信息的不同层次的超分辨率重构，得到高分辨率地图，支持地图文字信息加深对地图的理解。本发明基于全局与局部特征融合的地图超分辨率重构的深度学习方法生成的高分辨率地图包含丰富的文字符号信息，可以为基于内容的地图识别、泛源地图检索等后续任务提供数据支持。