CN110991330A - 一种教学辅助方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种教学辅助方法及装置，其中，所述教学辅助方法包括：采集用户的学习内容图像；采集用户的用户图像；对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字；基于所述识别文字确定所述学习内容；基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容。

Description

一种教学辅助方法及装置
技术领域
本发明涉及智能设备技术领域，具体地，涉及一种教学辅助方法及装置。
背景技术
台灯作为一种常用家居用品得到人们的欢迎，该类照明电器主要放置在写字台或餐桌上，以供照明之用。现有的台灯大多数只有简单的照明功能，尤其是针对现有的学生用台灯功能较为单一，不能够满足现代孩子的需求，同时其智能化程度低，也不能够适应现在快速发展的需求。例如，孩子在家学习时，往往会用到台灯，而台灯只起到照明的作用，无法帮助孩子解决学习上遇到的问题，而买平板电脑或者智能手机来辅助孩子学习，常常成为孩子们玩游戏的工具，且电脑和手机并不能同时满足孩子照明和学习的功能，因此有必要对现有的学生用台灯做出改进，使得更加符合孩子们使用。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种教学辅助方法及装置，用以辅助用户学习，可以实现教学者和被教者之间的互动，能够提高用户的学习乐趣，同时，该台灯能够更加精准的批改被教者的学习内容。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本申请公开了一种教学辅助方法，包括：采集用户的学习内容图像，其中，学习内容图像可以包括但不限于，作业本上的内容、正在写字的笔尖动作、手势等，采集用户的用户图像，如用户的坐姿，表情，动作、口型等，对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字，基于所述识别文字确定所述学习内容，基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容，其中，响应内容包括基于所述学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。
根据本申请第一方面的实施例，在教学的过程中，能够分别对用户的作业和用户本身的姿态行为图像进行采集，老师可通过远程观察到学生的作业情况和学生的行为表情等信息，以便于老师检查孩子的作业情况和及时判断孩子的情绪，实现老师和学生的实时互动，提高学习的乐趣。同时，更加精准的获得学生的学习情况，以得到准确的评价。
根据本申请的一个实施例，教学辅助方法还包括：根据所述用户图像认证所述用户的身份以获取与所述用户对应的历史数据。
根据本申请的一个实施例，将所述学习资料和/或学习成绩发送至通过显示单元进行显示，以便所述用户参考。
根据本申请的一个实施例，对于所述学习内容图像进行预处理之后进行文字识别，所述预处理包括倾斜矫正和/或亮度矫正，以提高对学习内容图像识别的准确性。
根据本申请的一个实施例，所述倾斜矫正包括：确定图像倾斜角度；基于所述倾斜角度进行矫正，其中，确定所述倾斜角度的方法包括投影法、霍夫变换法、线性拟合法中的任一种。
根据本申请的一个实施例，所述亮度矫正的方法为对数变换法、指数变换法、指数和伽马矫正法中的任一种。
根据本申请的一个实施例，所述文字识别通过文字识别模型进行，所述文字识别模型通过如下方法形成：采集所述用户的字体样本；对所述字体样本进行标注和训练，得到所述文字识别模型。
根据本申请的一个实施例，所述学习内容包括作为写作，所述教学辅助方法还包括基于作文评价模型对于所述识别文字进行作为评价。
根据本申请的一个实施例，所述作文评价模型利用神经语言程序和大数据，对于样本文本进行修辞、句法、风格的分析和评价通过训练生成。
第一方面，本申请公开了一种教学辅助装置，包括：
第一采集模块，采集用户的学习内容图像；
第二采集模块，采集用户的用户图像；
识别模块，对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字；
处理模块，基于所述识别文字确定所述学习内容；
所述处理模块基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容。
根据本申请的一个实施例，教学辅助装置还包括认证模块，用于根据所述用户图像认证所述用户的身份以获取与所述用户对应的历史数据。
根据本申请的一个实施例，所述响应内容包括基于所述学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。
根据本申请的一个实施例，将所述学习资料和/或学习成绩发送至显示单元进行显示，以便所述用户参考。
根据本申请的一个实施例，该装置还包括预处理模块，用于对所述学习内容图像进行预处理之后进行文字识别，所述预处理包括倾斜矫正和/或亮度矫正。
根据本申请的一个实施例，所述倾斜矫正包括：
确定图像倾斜角度；
基于所述倾斜角度进行矫正。
根据本申请的一个实施例，所述亮度矫正的方法为对数变换法、指数变换法、指数和伽马矫正法中的任一种。
根据本申请的一个实施例，所述识别模块通过文字识别模型进行识别，所述文字识别模型通过如下方法形成：
采集所述用户的字体样本；
将所述字体样本作为训练样本集进行训练，得到所述文字识别模型。
根据本申请的一个实施例，所述学习内容包括作文写作，所述教学辅助方法还包括：基于作文评价模型对于所述识别文字进行作文评价。
根据本申请的一个实施例，所述作文评价模型利用神经语言程序和大数据，对于样本文本进行修辞、句法、风格的分析和评价通过训练生成。
附图说明
图1为本发明一个实施例的台灯的结构示意图；
图2为本发明一个实施例的台灯结构示意图；
图3为本发明一个实施例的教学辅助方法的结构示意图；
图4为本发明一个实施例的教学辅助装置的结构示意图。
附图标记：
台灯100；
底座11；抽屉111；容纳槽112；第一支撑杆12；第二支撑杆13；
第一摄像头20；
第二摄像头30；
OCR识别模组40；
显示单元50
中央处理器60；
通信单元70；
灯头80。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合优选实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面首先结合附图具体描述根据本发明第一方面实施例的教学辅助方法，本申请的教学辅助方法可以由电子设备执行，该电子设备可以是辅助学习的装置，如，台灯等设备。下面以台灯为例对本申请的教学辅助方法进行描述。
如图1和图2所示，根据本发明实施例的台灯100，包括支撑组件、第一摄像头20、OCR识别模组40、第二摄像头30和通信单元70。
具体地，第一摄像头20可旋转地设置在支撑组件上，且第一摄像头20的拍摄方向朝向预设的第一指定位置，用于采集第一指定位置的学习内容图像，其中，学习内容可以包括，作业本、正在写作的笔尖、手势等，第一指定位置可以与摄像头拍摄方向相对的位置，例如，摄像头拍摄方向朝向书桌桌面的中间位置，当在中间位置处放置写好的作业本，打开作业的那一页可以拍摄到作业内容的图像，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)识别模组，其接收由第一摄像头20拍摄得到的学习内容图像，并对学习内容图像进行文字识别，得到识别文字，第二摄像头30的拍摄方向朝向预设的第二指定位置，用于采集第二指定位置的用户图像，与OCR识别模组40以及第二摄像头30连接的通信单元70，通信单元70向与其建立通信连接的通信对象发送基于识别文字的学习内容以及用户图像。通过OCR识别模组40可以识别学生的作业内容，更加精准的获得学生的作业情况。
根据本申请的一个实施例，根据所述用户图像认证所述用户的身份以获取与所述用户对应的历史数据。也就是说，通过识别确认出用户的身份，并根据用户的身份以获得与该用户相关的历史数据，如该用户的之前的作业成绩、作文批改结果等，以实现对该用户的前后成绩进行比较。
作为本申请的一个优选实施例，对学习内容图像进行文字识别之前，为了提高文字识别的准确性，可以对学习内容图像进行预处理，其中，预处理包括倾斜校正和/或亮度矫正。其中倾斜校正可以包括确定图像倾斜角度，基于倾斜角度进行矫正，其中，确定倾斜角度的方法包括投影法、霍夫变换法、线性拟合法中的任一种，亮度矫正的方法为对数变换法、指数变换法、指数和伽马矫正法中的任一种，在此并不作为限定，通过对学习内容图像的预处理，可以得到精准的学习内容，以便于对学习内容的精准的分析和准确的判断，提高学习的效率。
本申请中的文字识别可以采用文字识别模型进行识别，文字识别模型可以基于大数据训练得到，具体地，首先采集用户的字体样本，其中，用户的字体样本为大数据平台中的多个样本，通过对字体样本监督或无监督训练得到文字识别模型，进而得到可精准识别文字的文字识别模型。
根据本申请的一个实施例，台灯100还包括中央处理器60，中央处理器60分别与OCR识别模组40以及通信单元70相连，中央处理器60基于识别文字确定学习内容，并将学习内容通过通信单元70发送至通信对象，其中，通信对象可以是与台灯100建立通信连接的电子设备，如，电脑、手机等，也可以是云端服务器等。
中央处理器60可以基于该学习内容以及用户的图像获取响应内容，其中，响应内容包括基于学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。优选地，当学习内容为作文写作时，响应内容还包括对作文的评价，该评价可以通过作文评价模型对识别文字进行评价。
根据本申请的一个实施例，台灯100还包括显示单元50，显示单元50设置在支撑组件上且与中央处理器60相连，用于显示学习内容。通过显示单元50的设置，便于用户(学生或被教者)通过显示单元50获得有关学习内容的解答，或者可以直接与老师视频互动，更有利于提高用户学习的乐趣。
优选地，中央处理器60与显示单元50集成为一体，使台灯100结构更加紧凑，便于拿取和移动。
根据本申请的一个实施例，第二摄像头30与显示单元50集成为一体且位于显示单元50上方。便于用户在互动的过程中正面的拍摄用户的脸部，以获得用户的表情。
根据本申请的一个实施例，显示单元50还与通信单元70相连，通信单元70接收由服务器和/或通信对象发送的基于学习内容确定的学习资料和/或学习成绩，并将学习资料和/或学习成绩发送至显示单元50由显示单元50进行显示，便于被教者看到成绩或学习资料，同时也可以通过显示单元50与老师视频互动，提高学习的乐趣和效率。
根据本申请的一个实施例，支撑组件包括底座11，底座11上设有容纳槽112，折叠屏设置在容纳槽112内，且在折叠屏扣合在底座11上时，折叠屏嵌入容纳槽112内，该结构更有利于对折叠屏的保护。此外，也可以在底座11上设有用于收纳物品的抽屉111，可以收纳和学习有关的物品，提高使用的舒适性。
根据本申请的一个实施例，支撑组件还包括第一支撑杆12和第二支撑杆13，第一支撑杆12竖直设置，且其底端固定在底座11上，第二支撑杆13与第一支撑杆12的顶端活动连接，第一摄像头20设置在第二支撑杆13上。其中，第一支撑杆12和第二支撑杆13可以相对旋转，且第二支撑杆13可以相对第一支撑杆12调整高度，具体可以采用用于高度调节的杆且该高度调节杆可以相对旋转，以实现第一支撑杆12相对第二支撑杆13旋转和高度调节。
根据本申请的一个实施例，台灯100还包括：灯头80，灯头80设置在第二支撑杆13的邻近所示第一摄像头20的一端，且灯头80的发光源朝向第一指定位置，可以有效的照射学习内容图像，以使第一摄像头20能够拍摄到清晰的学习内容图像，灯头80包括灯罩和固定在灯罩内的灯管，灯管上设有防蓝光层，通过该防蓝光层可以去除蓝光，更好的保护用户的眼睛。
根据本申请的一个实施例，台灯100还包括：电源控制组件，电源控制组件与第一摄像头20、第二摄像头30、中央处理器60和显示单元50连接，用户提供电源。
根据本申请的一个实施例，通信单元70包括无线连接模块、蓝牙模块和移动通信模块中的任一种或多种，以适应不同的网络环境。
基于上面的描述，结合具体的学习场景对本申请的台灯100的各个部件及工作过程进行描述，学习内容以学生的作文为例，例如，在教学的过程中，学生使用的台灯100与云端服务器建立通信连接，台灯100的第一摄像头20可以拍摄到学生的作文图像，并通过OCR识别模块识别作文图像的文字，由中央处理器60对作文图像内容的文字通过通信单元70发送至云端服务器，在云端通过作文评价模型对学生的作文进行评价，如作文的分数、作文的优点、缺点等缺点，此外，中央处理器60还可以将作文和由第二摄像头30拍摄的用户图像发送给老师的电子设备上，由老师对学生的作文进行评分。同时第二摄像头30可以拍摄学生的行为和状态，由中央处理器60将学生的行为和状态发送给老师的电设备上，老师可以观察到学生是不是自己独立完成的作业，完成作业时的态度等信息，进而便于了解学生的实时学习情况，更有利于对学生针对性的教学。
基于上面实施例的描述，对本申请的教学辅助方法进行说明，图3示例性的公开一种教学辅助方法，该方法可以由上述实施例的台灯执行，也可以由其他电子设备执行，如图3所示，所述方法包括：
步骤S310，采集用户的学习内容图像，其中，学习内容图像可以包括，作业本、正在写作的笔尖、手势等图像，在此并不作为限定。
步骤S320，采集用户的用户图像，其中用户图像可以为用户的坐姿、表情、或举止等。
步骤S330，对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字，本申请的文字识别可以通过OCR识别模块识别得到。
步骤S340，基于所述识别文字确定所述学习内容。
步骤S350，基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容，其中，学习内容可以为基于所述学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。
优选地，可以将所述学习资料和/或学习成绩发送至所述显示单元进行显示，以便所述用户参考。
根据本申请的一个实施例，对于所述学习内容图像进行预处理之后进行文字识别，所述预处理包括倾斜矫正和/或亮度矫正，以提高学习内容图像识别的精准性。
优选地，所述倾斜矫正包括确定图像倾斜角度，基于所述倾斜角度进行矫正，其中，确定所述倾斜角度的方法包括投影法、霍夫变换法、线性拟合法中的任一种，所述亮度矫正的方法为对数变换法、指数变换法、指数和伽马矫正法中的任一种。
根据本申请的一个实施例，所述文字识别通过文字识别模型进行识别，所述文字识别模型通过如下方法形成，包括：采集所述用户的字体样本，将所述字体样本作为训练样本集进行训练，其中训练方式可以采用全监督、半监督或无监督方式，以得到所述文字识别模型。
优选地，所述学习内容包括作文写作，所述教学辅助方法还包括基于作文评价模型对于所述识别文字进行作文评价，其中，所述作文评价模型利用神经语言程序和大数据，对于样本文本进行修辞、句法、风格的分析和评价通过训练生成。进而有助于对学生作文的正确引导和有利于学生作文的提高。
本申请中，教学辅助方法的实现过程和场景在上述实施例中已经详细的说明，具体可参见上述实施例的台灯各部件的工作过程，在此不再赘述。
基于上面实施例的描述，对本申请的教学辅助装置进行说明，图4示出了教学辅助装置的结构示意图，如图4所示，具体地，教学辅助装置可以包括：
第一采集模块，采集用户的学习内容图像；
第二采集模块，采集用户的用户图像；
识别模块，对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字；
处理模块，基于所述识别文字确定所述学习内容；
所述处理模块基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容。
优选地，装置还包括认证模块，用于根据所述用户图像认证所述用户的身份以获取与所述用户对应的历史数据。
优选地，所述响应内容包括基于所述学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。
优选地，将所述学习资料和/或学习成绩发送至显示单元进行显示，以便所述用户参考。
优选地，该装置还包括预处理模块，用于对所述学习内容图像进行预处理之后进行文字识别，所述预处理包括倾斜矫正和/或亮度矫正。
优选地，所述倾斜矫正包括：
确定图像倾斜角度；
基于所述倾斜角度进行矫正。
优选地，所述亮度矫正的方法为对数变换法、指数变换法、指数和伽马矫正法中的任一种。
优选地，所述识别模块通过文字识别模型进行识别，所述文字识别模型通过如下方法形成：
采集所述用户的字体样本；
将所述字体样本作为训练样本集进行训练，得到所述文字识别模型。
优选地，所述学习内容包括作文写作，所述教学辅助方法还包括：
基于作文评价模型对于所述识别文字进行作文评价。
优选地，所述作文评价模型利用神经语言程序和大数据，对于样本文本进行修辞、句法、风格的分析和评价通过训练生成。
在附图中，可以以特定布置和/或顺序示出一些结构或方法特征。然而，应该理解，可能不需要这样的特定布置和/或排序。而是，在一些实施例中，这些特征可以以不同于说明书附图中所示的方式和/或顺序来布置。另外，在特定图中包括结构或方法特征并不意味着暗示在所有实施例中都需要这样的特征，并且在一些实施例中，可以不包括这些特征或者可以与其他特征组合。
需要说明的是，本申请各设备实施例中提到的各单元/模块都是逻辑单元/模块，在物理上，一个逻辑单元/模块可以是一个物理单元/模块，也可以是一个物理单元/模块的一部分，还可以以多个物理单元/模块的组合实现，这些逻辑单元/模块本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元/模块所实现的功能的组合才是解决本申请所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本申请的创新部分，本申请上述各设备实施例并没有将与解决本申请所提出的技术问题关系不太密切的单元/模块引入，这并不表明上述设备实施例并不存在其它的单元/模块。
需要说明的是，在本专利的示例和说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种教学辅助方法，其特征在于，包括：
采集用户的学习内容图像；
采集用户的用户图像；
对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字；
基于所述识别文字确定所述学习内容；
基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容。
2.根据权利要求1所述的教学辅助方法，其特征在于，还包括：
根据所述用户图像认证所述用户的身份以获取与所述用户对应的历史数据。
3.根据权利要求1所述的教学辅助方法，其特征在于，所述响应内容包括基于所述学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的教学辅助方法，其特征在于，所述文字识别通过文字识别模型进行识别，所述文字识别模型通过如下方法形成：
采集所述用户的字体样本；
将所述字体样本作为训练样本集进行训练，得到所述文字识别模型。
5.根据权利要求4所述的教学辅助方法，其特征在于，所述学习内容包括作文写作，所述教学辅助方法还包括：
基于作文评价模型对于所述识别文字进行作文评价。
6.一种教学辅助装置，其特征在于，包括：
第一采集模块，采集用户的学习内容图像；
第二采集模块，采集用户的用户图像；
识别模块，对于所述学习内容图像进行文字识别，得到识别文字；
处理模块，基于所述识别文字确定所述学习内容；
所述处理模块基于所述学习内容以及所述用户图像获取响应内容。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：认证模块，用于根据所述用户图像认证所述用户的身份以获取与所述用户对应的历史数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述响应内容包括基于所述学习内容确定的学习资料、学习成绩、历史学习数据中的一种或多种。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述识别模块通过文字识别模型进行识别，所述文字识别模型通过如下方法形成：
采集所述用户的字体样本；
将所述字体样本作为训练样本集进行训练，得到所述文字识别模型。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述学习内容包括作文写作，具体还包括：
基于作文评价模型对于所述识别文字进行作文评价。
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