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基于DCNN的实验操作关键节点评分方法和系统
申请人信息
- 申请人:南京百伦斯智能科技有限公司
- 申请人地址:211135 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园1号楼817室
- 发明人: 南京百伦斯智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于DCNN的实验操作关键节点评分方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410174899.2 |
| 申请日 | 2024/2/7 |
| 公告号 | CN117726977A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06V20/40 |
| 权利人 | 南京百伦斯智能科技有限公司 |
| 发明人 | 赵敏 |
| 地址 | 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园1号楼817室 |
摘要文本
本发明公开了一种基于DCNN的实验操作关键节点评分方法和系统，包括如下步骤：获取实验操作台的至少两路视频数据，并分别提取视频帧，构建视频帧集合；调取预配置的DCNN模块，依序提取每一视频帧中的操作关键节点特征并构建节点特征向量，所述操作关键节点特征包括设备姿态、物品姿态和操作姿态；基于所述节点特征向量构建操作流程有向图，并对操作流程有向图进行图卷积和图池化操作；调用预训练的评分模型，对实验操作评分图结构中的每个节点的特征向量进行评分计算，得到每个实验操作关键节点的评分值，并输出评分结果及关键帧。本申请可以提高实验操作评分的效率和质量，同时便于部署。 来自：马 克 团 队
专利主权项内容
1.基于DCNN的实验操作关键节点评分方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取实验操作台的至少两路视频数据，并分别提取视频帧，构建视频帧集合；步骤S2、调取预配置的DCNN模块，依序提取每一视频帧中的操作关键节点特征并构建节点特征向量，所述操作关键节点特征包括设备姿态、物品姿态和操作姿态；步骤S3、基于所述节点特征向量构建操作流程有向图，并对操作流程有向图进行图卷积和图池化操作；步骤S4、调用预训练的评分模型，对实验操作评分图结构中的每个节点的特征向量进行评分计算，得到每个实验操作关键节点的评分值，并输出评分结果及关键帧。 搜索马 克 数 据 网