一种盐酸中和实验评分方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种盐酸中和实验评分方法、装置、设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，包括获取实时图像信息和历史实验视频数据；基于预设的目标检测算法和历史实验视频数据建立图片识别模型，将实时图像信息作为输入值，求解图片识别模型得到识别结果，识别结果包括实验步骤名称和实验器材图片；将实验器材图片进行图片分类处理得到分类结果，分类结果包括至少一个包含实验器材名称的实验器材状态信息；根据步骤名称、分类结果和预设的评分规则得到步骤评分。本发明专利技术的有益效果为：通过在图片识别模型中使用圆形锚框，提高了模型对俯视摄像头下圆形物体的检测精度，还减少了模型参数量，提高了模型检测的速度。提高了模型检测的速度。提高了模型检测的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种盐酸中和实验评分方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种盐酸中和实验评分方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]化学是一门以实验为基础的科学，为了验证学生是否掌握了课程的基本概念，需要进行化学实验考试进行评价。在当前的化学考试中，往往需要人工对学生的操作进行一对一的观察和评价，形成最终实验得分，现需要一种能够对盐酸中和实验的操作进行识别的方法和装置，以此来对盐酸中和实验考试中的操作步骤进行自动评分，进而减少人力消耗和减少人工判断的主观性，保障实验评分的准确性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种盐酸中和实验评分方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：第一方面，本申请提供了一种盐酸中和实验评分方法，包括：获取实时图像信息和历史实验视频数据，所述实时图像信息为至少一帧通过摄像设备采集的实验人员进行化学实验操作的图像；基于预设的目标检测算法和所述历史实验视频数据建立图片识别模型，将所述实时图像信息作为输入值，求解所述图片识别模型得到识别结果，所述识别结果包括实验步骤名称和实验器材图片，所述实验器材图片为至少一张根据轮廓裁剪的实验器材图片；将所述实验器材图片进行图片分类处理得到分类结果，所述分类结果包括至少一个包含实验器材名称的实验器材状态信息；根据所述步骤名称、分类结果和预设的评分规则得到步骤评分。
[0004]第二方面，本申请还提供了一种盐酸中和实验评分装置，包括：获取模块，用于获取实时图像信息和历史实验视频数据；识别模块，基于预设的目标检测算法和所述历史实验视频数据建立图片识别模型，将所述实时图像信息作为输入值，求解所述图片识别模型得到识别结果，所述识别结果包括实验步骤名称和实验器材图片，所述实验器材图片为至少一张根据轮廓裁剪的实验器材图片；分类模块，用于将所述实验器材图片进行图片分类处理得到分类结果；评分模块，用于根据所述步骤名称、分类结果和预设的评分规则得到步骤评分。
[0005]第三方面，本申请还提供了一种盐酸中和实验评分设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述盐酸中和实验评分方法的步骤。
[0006]第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于盐酸中和实验评分方法的步骤。
[0007]本专利技术的有益效果为：一、本专利技术通过对历史实验视频数据中的实验器材图片进行聚类获得大小不同的圆形锚框，通过采用圆形锚框对目标识别算法进行改进，进而提高了模型对俯视摄像头下圆形物体的检测精度，还减少了模型参数量，提高了模型检测的速度。
[0008]二、本专利技术通过将人脸模糊处理功能融入实验器材检测的目标识别算法中，不仅识别精度得到了提高，还缩短了实时图像的处理时间，避免实验画面中泄露考生隐私的可能性。
[0009]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0011]图1为本专利技术实施例中所述的盐酸中和实验评分方法流程示意图;图2为本专利技术实施例中所述的盐酸中和实验评分装置结构示意图；图3为本专利技术实施例中所述的盐酸中和实验评分设备结构示意图。
[0012]图中标记：1、获取模块；2、异常检测模块；21、第一处理单元；22、第一分析单元；23、第二分析单元；24、第三分析单元；3、识别模块；31、第二处理单元；32、第一聚类单元；33、第四分析单元；331、第六分析单元；332、第七分析单元；333、第八分析单元；334、第九分析单元；34、第五分析单元；341、第三处理单元；342、第十分析单元；343、第十一分析单元；344、第十二分析单元；345、第十三分析单元；4、分类模块；41、第四处理单元；42、第十四分析单元；43、第十五分析单元；5、评分模块；800、盐酸中和实验评分设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、I/O接口；805、通信组件。
具体实施方式
[0013]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0014]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0015]实施例1：
本实施例提供了一种盐酸中和实验评分方法。
[0016]参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300和步骤S400。
[0017]步骤S100、获取实时图像信息和历史实验视频数据，实时图像信息为至少一帧通过摄像设备采集的实验人员进行化学实验操作的图像。
[0018]可以理解的是本步骤是为了将所有的历史实验视频数据进行上传和存储，以识别学生实验中的正在进行的步骤和判断实验操作是否得分，其中实时图像信息为实验操作台前的俯视摄像头进行拍摄的视频。
[0019]步骤S200、对实时图像信息进行异常检测。
[0020]可以理解的是本步骤是为了检测摄像头拍摄角度是否正确，若发生拍摄异常的情况，可以及时中断考试并通知考务人员处理异常情况。需要说明的是，步骤S200包括步骤S210、步骤S220、步骤S230和步骤S240。
[0021]步骤S210、将历史实验视频数据进行预处理得到RGB图片集，基于RGB图片集对预设的语义分割模型进行训练得到异常检测模型。
[0022]可以理解的是本步骤是为了利用事先采集的数据进行语义分割模型DeepLabV3的训练，得到异常检测模型。
[0023]步骤S220、根据实时图像信息和异常检测模型得到判断结果。
[0024]可以理解的是本步骤是为了训练完毕的异常检测模型输出一张以上的三通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种盐酸中和实验评分方法，其特征在于，包括：获取实时图像信息和历史实验视频数据，所述实时图像信息为至少一帧通过摄像设备采集的实验人员进行化学实验操作的图像；基于预设的目标检测算法和所述历史实验视频数据建立图片识别模型，将所述实时图像信息作为输入值，求解所述图片识别模型得到识别结果，所述识别结果包括实验步骤名称和实验器材图片，所述实验器材图片为至少一张根据轮廓裁剪的实验器材图片；将所述实验器材图片进行图片分类处理得到分类结果，所述分类结果包括至少一个包含实验器材名称的实验器材状态信息；根据所述步骤名称、分类结果和预设的评分规则得到步骤评分。2.根据权利要求1所述的盐酸中和实验评分方法，其特征在于,基于预设的目标检测算法和所述历史实验视频数据建立图片识别模型，将所述实时图像信息作为输入值，求解所述图片识别模型得到识别结果，包括：将所述历史实验视频数据进行预处理得到标准实验图像样本集；将所述标准实验图像样本集按照实验器材种类进行分类，并将分类完成的所述标准实验图像样本集按照类别进行聚类运算得到聚类结果，所述聚类结果包括每种实验器材的圆形锚框；基于所述聚类结果构建目标检测算法，将所述标准实验图像样本集作为输入值对所述目标检测算法进行训练，得到图片识别模型；根据所述实时图像信息和所述图片识别模型得到识别结果。3.根据权利要求2所述的盐酸中和实验评分方法，其特征在于, 基于所述聚类结果构建目标检测算法，将所述标准实验图像样本集作为输入值对所述目标检测算法进行训练，得到图片识别模型，包括：将所述圆形锚框作为YoloV5算法中的锚框参数；基于所述圆形锚框的形状特点和尺寸特点构建圆形框损失函数，使用非极大值抑制方法筛选出最佳圆形预测框；根据所述锚框参数和所述最佳圆形预测框对YoloV5算法进行改进得到目标检测算法；将所述标准实验图像样本集进行划分为训练集、测试集和验证集，并输入至所述目标检测算法中进行训练得到图片识别模型。4.根据权利要求1所述的盐酸中和实验评分方法，其特征在于, 将所述实验器材图片进行图片分类处理得到分类结果，包括：将所述历史实验视频数据进行预处理，筛选出实验器材样本集，所述实验器材样本集内一个元素为一种实验器材名称及至少一张剪裁后的实验器材图片；基于所述实验器材样本集对预设的分类算法进行训练得到状态信息分类结果，并基于所述状态信息分类结果建立图片分类模型；将所述实验器材图片输入至所述图片分类模型得到分类结果。5.一种盐酸中和实验评分装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取实时图像信息和历史实验视频数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：周永乐，陈博，张志鸿，
申请(专利权)人：成都西交智汇大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：