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公开(公告)号：CN119153090A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411198005.X
申请日：2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G16H50/30 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于扩散模型的跨层多粒度自闭症风险评估方法，涉及计算机技术领域，所述方法包括：获取教学场景内待评估目标的视频数据，并基于视频数据处理得到图像序列，将图像序列输入训练好的扩散模型中，通过训练好的扩散模型确定每一帧图像中每个所述待评估目标的头部注视目标区域；基于每一帧图像的头部注视目标区域确定注视目标类别，计算得到对应的时段范围内的自闭症风险评估参数。本申请可以根据自闭症风险评估参数判断每个待评估目标可能存在自闭症的风险，能够客观、准确的预测目标患有自闭症的风险程度，利于相关人员提前采取预防措施，不仅可以降低风险评估的成本，同时也可以保证风险评估的准确度和效率。
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Patent Agency Ranking
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：CN119541024A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411693479.1
申请日：2024-11-25
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于元空间自反馈学习的凝视图像标记方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取目标学习者的人脸图像序列，提取得到每个图像帧对应的凝视特征，将凝视特征输入训练好的拟态图像生成模型中，通过拟态图像生成模型结合带凝视方向标签的预设图像生成拟态图像；对拟态图像进行特征提取得到拟态凝视特征，对拟态凝视特征和凝视特征进行特征拼接，输出拼接后的凝视特征，计算得到目标学习者的凝视方向，并得到凝视标记图像。本申请实施例可以批量的对大量图像数据分别标记凝视方向，可以得出学习者学习过程中注意力状态，通过不同时间下注意力的转移状态，有利于教师或授课者给予及时的干预，保证学习者学习效率高效性。
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公开(公告)号：CN119151742A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411199955.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q50/20 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于内隐参数建模的教学投入度评测方法，涉及信息化教育技术领域，包括：获取智慧教室环境下采集到的教学行为资源，对教学行为资源进行预处理，转化为教学者的面部图像和眼部图像；将预处理后的面部图像和眼部图像输入到预先训练的网络模型中得到教学者在教学场景下的面部表情和视线方向；根据不同时刻教学过程中教学者的面部表情及视线方向分别获取教学者的情感特征和注意力特征，并采用情感特征和注意力特征作为内隐状态指标得到教学投入度评测结果。其可以对教师的教学行为进行多维度的监测和评估，以提高教师教学投入度评估的准确性和实时性，从而提供个性化的反馈和改进建议，帮助教师提升专业素养和教学能力。
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公开(公告)号：CN119151741A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411197302.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q50/20 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N5/04
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于大语言模型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：获取目标学习者在学习过程中的第一类数据和第二类数据；基于所述第一类数据和所述第二类数据组成整体特征向量；将整体特征向量输入到训练好的行为特征检测大语言模型，获得学习行为特征向量，基于所述学习行为特征向量输出所述目标学习者在所述学习过程中的学习状态评估信息。采用本申请提供的所述方法，不仅利用了学习者的行为数据，还利用了学习者与设备之间的交互数据，从而可以挖掘多来源多模态数据间的互补特征，从而深入且全面地检测学习状态，实时的发现学习者学习状态不佳的情况，便于学习者提高自学时候的学习效率。
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公开(公告)号：CN118939672A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411204618.X
申请日：2024-08-30
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06Q50/20
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于大语言模型的高中化学知识库更新方法，涉及知识图谱技术领域，该方法包括：响应于输入的化学知识查询文本数据，生成对应的化学知识查询向量；在预设知识数据库中遍历与化学知识查询向量中的结构化数据相关联的知识点数据，生成提示文本；将提示文本输入大语言模型，以使大语言模型基于提示文本确定知识点类型，获取基于知识点类型遍历得到的化学知识查询文本数据相关的查询结果；更新预设知识数据库。本申请提供的所述方法，克服只通过数据库查询知识点数据导致的数据不全面、查询效率低的问题，同样也解决了大语言模型在缺乏准确的输入文本时输出有效的答案的效率较低的问题。
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