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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：CN119251901A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411199248.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于多视角注意力融合的握笔姿势检测方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：通过红外图像采集装置采集待检测目标的第一图像数据，通过3D图像采集装置采集第二图像数据；基于第一图像数据提取得到第一手部区域图像，基于第二图像数据提取得到第二手部区域图像，输入训练好的握笔姿势识别模型中，提取得到握笔姿势特征向量，并基于握笔姿势特征向量确定握笔姿势检测结果。本申请提供的方法通过在提取握笔姿势特征向量中加入运动学约束，通过transformer模块引入关节角度和关节节点，使得检测模型输出的特征向量可以反应更真实、合理的握笔状态下的手部姿势，提高握笔姿势识别模型估计的握姿的准确性。
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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：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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