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公开(公告)号：CN113223173B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110508658.3
申请日：2021-05-11
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06T17/20 , G06T15/04 , G06T19/20 , G06T7/33 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06F16/53 , G06F40/30 , G06F16/58 , G06F16/583
摘要： 本发明提供一种基于图模型的三维模型重建迁移方法及系统，进行资料采集，包括利用无人机拍摄方式进行航拍，获取高质量目标建筑图片；建立三维模型库，包括通过基于关键点特征匹配的点云配准方式，对采集到的数据进行三维点云重建，重建得到多个建筑的三维模型，最终建立三维模型库；语义信息处理，包括采用基于图模型的关键词抽取方法，对输入的文本信息进行自动化提取，最终提取出关键语义信息，所述关键语义信息包括三维模型的名称、层数、形状和方位信息；搜索相应三维模型，包括在三维模型库中搜索匹配到目标基础风格的三维建筑模型；三维模型迁移，包括通过关键语义信息，对匹配到的三维模型进行迁移处理，得到所需目标三维模型。
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公开(公告)号：CN113096250A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110363694.5
申请日：2021-04-02
申请人： 华中师范大学
摘要： 公开了一种基于无人机航拍影像序列的三维建筑模型库系统构建方法，包括：采用无人机对建筑正上方和前、后、左、右五个方位高重叠率拍摄，采集建筑物影像数据；基于建筑物影像数据，通过空中三角测量方法得到稀疏三维点云；将稀疏三维点云进行密集匹配得到稠密点云；以稠密点云为输入，基于Delaunay三角剖分算法得到建筑的三维网格模型并进行纹理映射，获得具有彩色纹理的建筑三维模型；将建筑三维模型进行人为修补并手动迁移，构建建筑模型数据库；运用基于图模型的关键词提取技术匹配对应的三维建筑模型。与经典SFM算法相比，本发明更适用于三维建筑模型数据库的构建，为大型物体的三维重建提供了全新手段，提高了建筑模型匹配成功率，扩大了匹配范围。
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公开(公告)号：CN118822696A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411302763.1
申请日：2024-09-19
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06Q50/20 , G06N5/022
摘要： 本发明提供了一种基于求解策略的个性化习题资源推荐方法及系统，其中的方法首先得到学习者的知识盲点集合，然后进行策略层级知识图谱的构建，将学习策略与知识概念紧密结合，生成多层次的、策略导向的知识网络。接着进行基于策略层级知识图谱的知识概念学习路径生成，为学生生成一条考虑了知识的逻辑顺序和难易程度的个性化学习路径，辅助学生能够在尽可能短的时间内，以最高效的学习路径学习并掌握相关知识。最后进行基于求解策略的习题资源推荐，为学生推荐与当前学习路径相匹配的习题资源。通过双向映射关系，最终推荐的习题资源不仅覆盖了学生需要掌握的知识概念，且合并了习题求解策略，从而能够大大改善个性化习题资源的推荐效果。
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公开(公告)号：CN113569767A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110873724.7
申请日：2021-07-30
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/738
摘要： 本发明提供一种基于视觉和语义特征协作与强化学习的视频摘要方法，包括将视频文件分解成帧序列，按照帧的时间顺序依次使用深度神经网络提取语义特征和视觉显著性特征；经过Bi‑LSTM模型处理预测出各视频帧被选择为关键帧的初始概率；根据视觉显著性特征提取出空间注意力得分，归一化后利用调整因子对Bi‑LSTM模型产生的初始概率进行调制得到调制概率；根据调制概率，确定语义特征与视觉显著性特征均重要的关键帧，实现VSFB模型；将原始视频分为多个独立片段clip，计算选择的关键帧与其他帧之间索引调整的差异性奖励和代表性奖励，依据强化学习奖励机制，动态调整初始概率，加强VSFB模型在视频摘要中的学习，最后得到理想模型，实现从任意待处理视频中的摘要提取。
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公开(公告)号：CN113223173A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110508658.3
申请日：2021-05-11
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06T17/20 , G06T15/04 , G06T19/20 , G06T7/33 , G06K9/62 , G06F16/53 , G06F40/30 , G06F16/58 , G06F16/583
摘要： 本发明提供一种基于图模型的三维模型重建迁移方法及系统，进行资料采集，包括利用无人机拍摄方式进行航拍，获取高质量目标建筑图片；建立三维模型库，包括通过基于关键点特征匹配的点云配准方式，对采集到的数据进行三维点云重建，重建得到多个建筑的三维模型，最终建立三维模型库；语义信息处理，包括采用基于图模型的关键词抽取方法，对输入的文本信息进行自动化提取，最终提取出关键语义信息，所述关键语义信息包括三维模型的名称、层数、形状和方位信息；搜索相应三维模型，包括在三维模型库中搜索匹配到目标基础风格的三维建筑模型；三维模型迁移，包括通过关键语义信息，对匹配到的三维模型进行迁移处理，得到所需目标三维模型。
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公开(公告)号：CN118964667A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410899195.1
申请日：2024-07-05
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06F16/738 , G06F16/783 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045
摘要： 本公开提供了一种基于隐式情感增强与注意力机制的多模态视频摘要方法及装置，其中的方法首先利用经典的专家模型提取视频的多模态特征。然后，利用基于注意力机制的公共空间映射方法将各模态特征投影到语义通用空间中，减少不同模态特征之间的纠缠和干扰。接下来，将语义对齐后的多模态特征进行时间掩码限制的特征融合，仅融合同一时刻的多模态特征，从而提升融合特征的准确性。最后，利用融合特征预测每帧的重要性得分，并选取关键镜头生成视频摘要。本发明通过引入情感增强模块和创新的多模态融合机制，在利用情感因素增强视频摘要质量的同时，解决了模态间的纠缠问题，利用多模态的互补信息生成更加准确的视频摘要内容。
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公开(公告)号：CN115129205A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210940982.7
申请日：2022-08-05
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06F3/0484 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06T11/40 , G06T11/60
摘要： 公开了一种基于虚拟教师的课程交互方法、系统、服务器及存储介质，能够根据用户输入的问题，在服务器上部署的数据库中寻找该问题对应的匹配度最高的答案，根据答案文本可以动态生成虚拟教师的服饰模板以表示不同的问题类别，并融入一些回答该问题的情感，该情感走向用服饰颜色来表达；为避免授课视频中文字材料本身观看不清晰的弊端，动态生成文字基底并使得文字模块、视频模块、虚拟教师模块这三个模块可以动态生成合适的布局，使得学生可以清晰的查看授课内容。
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公开(公告)号：CN118821927A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411302761.2
申请日：2024-09-19
申请人： 华中师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于修正Q矩阵和注意力机制的知识状态预测方法及装置，其中的方法首先采用现有的基于知识点先决依赖关系图的修正Q矩阵进行学习者知识点诊断，克服了传统认知诊断模型中专家Q矩阵易出现误差且标注的人工消耗过大的问题。其次，修正Q矩阵忽视了练习之间的关联使得知识点难度区分度不足，从而导致认知诊断结果准确性不高。为了提高知识点难度区分度，本发明提出了基于超图注意力机制的练习关联度量模型，得到了更精确的练习相似度。通过提升练习相似度的方式提升了知识点难度区分度。最后，在诊断阶段，本发明通过引入Transformer至项目反应理论进行信息聚合与更新，预测最优化的知识点熟练程度，最终得到学生的知识状态。
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公开(公告)号：CN113111218A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110308808.6
申请日：2021-03-23
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06F16/738 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于视觉显著度调制的双向LSTM模型的无监督视频摘要方法。方法首先将视频文件分解成帧序列，按照帧的时间顺序依次使用深度神经网络分别提取语义特征和视觉显著性特征；语义特征经过双向LSTM模型处理预测出视频帧被选择为关键帧的初始概率；显著性特征用于区分出图像画面中，能够引起观众注意的区域，将显著性特征输入视觉显著度模型中，衡量视频帧的视觉重要度得分；同时利用视觉显著度模型的视觉重要度得分对双向LSTM模型产生的初始概率进行调制，高效地提升了视频摘要生成结果。
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