一种基于人工智能模型的网络视频教学互动方法

    公开(公告)号:CN117314692A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202310500131.5

    申请日:2023-05-04

    Abstract: 随着网络科技与社会的不断发展,网络视频教学逐渐成为一种流行的学习模式,网络视频教学在师生互动方面存在一定局限性,学生在向教师提问时会遇到回复不及时的问题,而教师在获取教学反馈方面也相对较少,影响了教学质量。为此本发明提供一种基于人工智能模型的视频教学互动方法。方法包括:首先利用现有的人工智能大模型,建立用于教学的人工智能模型并将其部署至服务器上,其次将教师上传的教学视频和教学大纲分析构建训练集,最后调整API接口的回答随机度参数形成的虚拟教师。虚拟教师快速回复学生的提问,同时收集每一位学生的提问整理成课堂教学反馈,反馈给教师,实现教学质量的提升。

    动态障碍物检测方法、装置及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117197189A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311198218.8

    申请日:2023-09-18

    Abstract: 本申请提出一种动态障碍物检测方法、装置及可读存储介质。其中,方法包括:获取在前帧图像的特征点和描述子,以及获取在后帧图像的特征点和描述子;基于在前帧图像的描述子和在后帧图像的描述子,将在前帧图像的特征点与在后帧图像的特征点进行匹配;基于匹配结果,确定在后帧图像中与在前帧图像的特征点匹配失败的特征点为动态障碍物。本申请实施例采用上述技术方案可以使得动态障碍物追踪的过程简单有效,提高追踪效率,以使得更快速和及时的追踪到动态障碍物。

    移动机器人路径规划性能的评定方法与装置

    公开(公告)号:CN117193283A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310015590.4

    申请日:2023-01-04

    Abstract: 本申请提出一种移动机器人路径规划性能的评定方法与装置。其中,方法包括:基于移动机器人的真实环境构建虚拟地图,虚拟地图模拟真实环境;获取移动机器人在真实环境的真实起点,基于真实起点定位虚拟对象在虚拟地图的虚拟起点;获取虚拟终点,和与虚拟终点在真实环境对应的真实终点;控制移动机器人按照路径规划策略由真实起点移动至真实终点,获得真实路径;基于虚拟起点和虚拟终点,在虚拟地图中生成虚拟路径;基于真实路径和虚拟路径,评定移动机器人的路径规划性能。本申请实施例使得移动机器人的路径规划性能具有可靠的比较标准,可以更具体更细化地评定移动机器人的路径规划性能。

    碎片的虚拟拼接方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN116664404A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310651581.4

    申请日:2023-06-02

    Abstract: 本申请提出一种碎片的虚拟拼接方法、装置、设备及可读存储介质。其中,方法包括:获取多个碎片的点云数据;将多个碎片的点云数据按照预设的输入规则输入至网络模型,获得输出结果;其中,预设的输入规则包括:多个碎片以碎片组的方式输入至网络模型,每个碎片组包括两个碎片;输出结果包括拼接多个碎片时,多个碎片之间的相对位置。本申请实施例通过训练得到的网络模型对碎片进行全方位的处理,获得输出结果,避免了多次的特征提取和特征匹配步骤,提高了虚拟拼接的准确度和速度。

    基于级联结构的多尺度彩色图像人脸比对方法

    公开(公告)号:CN108764106B

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN201810497963.5

    申请日:2018-05-22

    Abstract: 本发明提出一种基于级联结构的多尺度彩色图像人脸比对方法,该方法包括:(1)针对彩色图像RGB三通道,每一个通道的人脸图像对进行多尺度人脸特征提取;(2)针对RGB三通道,分别构建人脸比对决策树,训练相应三通道人脸比对决策树分类器;(3)基于Softcascade级联结构,联合三通道人脸比对决策树分类器输出人脸比对概率均值,得到人脸比对综合概率值。本发明针对多尺度彩色图像人脸比对问题,通过提取跨尺度归一化像素差特征,训练基于Softcascade级联结构人脸比对决策树模型,能够有效提高多尺度彩色图像人脸比对识别率。

    一种基于自监督学习的双目立体视觉视差滤波方法和装置

    公开(公告)号:CN113362462A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110137271.1

    申请日:2021-02-01

    Inventor: 杨力 张月斓 罗哉

    Abstract: 本申请涉及一种基于自监督学习的双目立体视觉视差滤波方法和装置,包括:步骤1:在待处理图像上取一个像素点P,以所述像素点P为中心取一块矩形区域,将所述像素点P的坐标加上偏移量d,得到像素点M,以所述像素点M为中心在同一幅图像上取同样大小的一块矩形区域;步骤2:重复步骤1,得到两个矩形区域作为一对训练样本,取d1作为该样本对的标签;步骤3:重复步骤1和步骤2,得到一定数量的训练样本对和对应标签;步骤4:将步骤3所述训练样本对和对应标签输入卷积神经网络模型,计算损失函数,得到所述卷积神经网络模型;步骤5:判断两个样本对是否为匹配,如果不匹配,将所述像素认定为噪点进行滤除。

    一种基于金字塔视差优化代价计算的立体匹配方法

    公开(公告)号:CN113034666A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110137278.3

    申请日:2021-02-01

    Inventor: 杨力 李浩 罗哉

    Abstract: 本申请涉及一种基于金字塔视差优化代价计算的立体匹配方法,其中,该基于金字塔视差优化代价计算的立体匹配方法包括:获得立体图像的原始左图像和原始右图像;设定下采样参数;将多组不同分辨率的左图像和右图像与原始左图像和原始右图像构成图像金字塔;计算图像金字塔S层的代价值;将S层采样图和图像金字塔S‑1层的左图像和右图像作为输入计算金字塔S‑1层的代价值,同时基于图像金字塔S层的分辨率视差优化匹配字塔S‑1层的代价值;重复上述步骤,直到得到图像金字塔0层的视差图作为最终视差图。通过本申请,解决了相关技术中无法融合多分辨率视差图来提高原分辨率视差图的匹配正确率的问题,实现了基于金字塔视差优化代价计算的立体匹配。

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