CN114926889A - 作业提交方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
作业提交方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114926889A CN114926889A CN202210844735.7A CN202210844735A CN114926889A CN 114926889 A CN114926889 A CN 114926889A CN 202210844735 A CN202210844735 A CN 202210844735A CN 114926889 A CN114926889 A CN 114926889A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- homework
- information
- student
- job
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 83
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 abstract description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 241000283973 Oryctolagus cuniculus Species 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 2
- XVAIDCNLVLTVFM-UHFFFAOYSA-N methacetin Chemical compound COC1=CC=C(NC(C)=O)C=C1 XVAIDCNLVLTVFM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241000238557 Decapoda Species 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000004898 kneading Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Marketing (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及计算机技术领域,提供一种作业提交方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。本发明实施例提供的作业提交方法、装置、电子设备和存储介质,实现了学生主动交作业,避免了老师人工收取并拍照的重复性工作,极大的简化了作业提交流程,提高了作业提交效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种作业提交方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
目前学前教育的“作业”主要是以“绘画”、“手工”等方式呈现。传统的幼儿园老师针对学生作业的收取是依赖人工收取,老师人工为幼儿作业贴标识的方式进行作业区分,然后对作品进行评价,并拍照发给家长,让家长了解自己孩子在幼儿园的成长动态。
人工收作业和贴标识,以及人工拍照发送给家长,这些简单、重复性工作大幅增加了老师的教学负担,并不利于解放老师,让老师有更多的时间关注孩子的成长。同时,人工收取作业的方式较为繁琐,处理效率较低。
发明内容
本发明提供一种作业提交方法、装置、电子设备和存储介质,用以解决现有技术中人工收取作业较为繁琐,处理效率较低,增加了老师的教学负担的缺陷。
本发明提供一种作业提交方法,包括:
获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
根据本发明提供的作业提交方法,所述基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息,包括:
对所述作业图块进行图像质量检测,在检测不通过的情况下,获取包含所述待提交作业的第二图像,并基于所述第二图像确定所述学生的作业信息。
根据本发明提供的作业提交方法,所述获取包含所述待提交作业的第二图像,包括:
基于所述作业图块在所述第一图像中的位置信息,确定拍摄调整参数;
控制采集设备在所述拍摄调整参数下拍摄所述第二图像。
根据本发明提供的作业提交方法,所述基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交,包括:
基于所述学生的身份信息和作业信息,以及老师寄语和/或评价结果,进行作业提交,所述老师寄语是由老师输入的,所述评价结果是对所述学生的作业信息进行评价得到的。
根据本发明提供的作业提交方法,所述评价结果基于如下步骤确定:
确定所述学生的作业信息和预设参考图像之间的相似度;
基于所述学生的年龄和所述相似度,对所述作业信息进行相似度评价,得到相似度评价结果;
基于所述相似度评价结果,或基于所述相似度评价结果和学生课堂表现,确定评价结果。
根据本发明提供的作业提交方法,所述评价结果基于如下步骤确定:
对所述待提交作业的题目进行关键词提取,得到所述题目的关键词;
基于所述关键词,对所述学生的作业信息进行目标检测,得到所述作业信息中包含的与所述关键词对应的目标图块;
基于所述目标图块的数量,或基于所述目标图块的数量和学生课堂表现,对所述作业信息进行评价,得到评价结果。
根据本发明提供的作业提交方法,所述基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交,之后还包括:
基于所述学生的身份信息,确定所述学生的监护人的联系信息;
基于所述学生的监护人的联系信息,将所述学生的作业信息,以及老师寄语和/或评价结果推送至所述学生的监护人的终端。
本发明还提供一种作业提交装置,包括:
图像获取单元,用于获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
图像检测单元,用于对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
信息确定单元,用于基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
作业提交单元,用于基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述作业提交方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述作业提交方法。
本发明还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述作业提交方法。
本发明提供的作业提交方法、装置、电子设备和存储介质,通过对包含学生面部和待提交作业的第一图像进行目标检测和图像分割,得到第一图像中的人脸图块和作业图块;进而根据人脸图块,确定学生的身份信息,根据作业图块,确定学生的作业信息;然后基于学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。实现了学生主动交作业,避免了老师人工收取并拍照的重复性工作,极大的简化了作业提交流程,提高了作业提交效率。
此外,将学生的身份信息和作业信息自动进行对应,避免了老师贴标识进行学生身份区分的繁琐工作,解放了老师,让老师有更多的时间关注孩子的成长。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,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的附图。
图1是本发明提供的作业提交方法的流程示意图;
图2是本发明提供的第二图像获取方法的流程示意图;
图3是本发明提供的评价结果确定方法的流程示意图之一;
图4是本发明提供的评价结果确定方法的流程示意图之二;
图5是本发明提供的作业信息推送方法的流程示意图;
图6是本发明提供的作业提交装置的结构示意图;
图7是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例的描述中,术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类。
目前幼儿园老师针对学生作业的收取是依赖人工收取,人工拍照,这些简单、重复性工作大幅增加了老师的教学负担,且人工收取作业的方式较为繁琐,处理效率较低。
针对上述问题,本发明实施例提供一种作业提交方法,该方法可应用在学生完成作业后,需要进行作业提交的场景,以实现自动进行作业提交,让老师从重复性工作中解放出来,有更多的时间关注孩子的成长。
需要说明的是,该方法不仅可用于幼龄阶段的幼儿园小朋友的作业提交,也可应用于其他任意年龄段,比如小学生或中学生的作业提交,本发明实施例对此不作具体限定。
图1是本发明提供的作业提交方法的流程示意图,该方法的执行主体可以是作业提交装置,该装置可以通过软件和/或硬件实现,该装置可以集成在电子设备中,电子设备可以是个人电脑、云端设备、智能手机或平板电脑等。如图1所示,本发明实施例提供的作业提交方法包括如下步骤:
步骤110,获取包含学生面部和待提交作业的第一图像。
具体地,待提交作业即需要提交给老师的作业,待提交作业可以是学生已经创作完成的绘画或手工作业,比如绘画作业“我的妈妈”,比如用黏土捏造的各种小动物,再比如用折纸折叠而成的小船或飞机等各种手工作业。
考虑到幼儿园阶段的小朋友可能不会书写自己的名字或学号,即使能够书写学号,也存在因为学号书写错误导致作业混淆的情况,还有可能有的作业本身并不方便书写姓名或学号,比如黏土作业,为了使得学生和待提交作业相对应,让老师清楚的知道所提交的作业是哪个学生完成的,因此在进行作业提交时,可针对学生和待提交作业一起进行拍照,从而获取包含学生面部和待提交作业的第一图像。
在一个实施例中,学生把待提交作业拿起放置于胸前,且面部正向前方,图像采集设备采集得到包含学生面部和待提交作业的第一图像。图像采集设备通过网络与作业提交装置进行通信和数据传输,并将采集得到的第一图像发送至作业提交装置。此处,图像采集设备可以是摄像头,摄像头可固定安装在教室某个地方,也可为了方便更换位置可移动安装。
学生提交作业时,可以是一个一个地依次提交,也可以小组为单位,2或3名学生一起提交,则第一图像中包含的学生面部可以是一个或多个,待提交作业也可以是一份或多份。
步骤120,对第一图像进行目标检测和图像分割,得到第一图像中的人脸图块和作业图块。
具体地,得到第一图像的基础上,为了得到每个学生提交的作业,可首先通过目标检测和图像分割,得到人脸图块和作业图块。
为了得到第一图像中的人脸图块和作业图块,可采用训练好的目标检测模型对第一图像进行目标检测,此处的目标可包括人的面部,即人脸,以及绘画或手工作业。基于目标检测的结果,即人脸和/或作业在第一图像中外接框的位置,对第一图像进行图像分割,分别得到第一图像中的人脸图块和作业图块。
可理解的是,当第一图像中只包含一个人脸图块时,则目标检测和图像分割得到的人脸图块和作业图块为该学生的人脸和作业;当第一图像中包含多个人脸图块和多个作业图块时,可进一步根据人脸图块与作业图块之间的位置关系,比如作业图块是否处于人脸图块所属身体的胸前,将属于同一个学生的人脸图块和作业图块进行对应。
步骤130,基于人脸图块,确定学生的身份信息,并基于作业图块,确定学生的作业信息。
具体地,得到人脸图块和作业图块的基础上,即可根据人脸图块和作业图块,分别确定学生的身份信息和作业信息。
学生的身份信息可通过对人脸图块进行人脸识别实现。提前录入各个学生的人脸图像,并建立学生的人脸图像与身份信息之间的映射关系,然后将检测得到的人脸图块输入训练好的人脸识别模型中,得到由人脸识别模型输出的学生的身份信息。
此处的身份信息即能唯一标识学生身份的信息,具体可包括学生的班级、姓名和学号等。得到学生身份信息的基础上,还可进一步获取学生的监护人等其他信息。
作业信息即针对本次作业,能表现学生完成情况的信息,具体可以是针对待提交作业的图像。可直接将作业图块作为该学生针对本次作业的作业信息;也可为了得到图像效果更好的作业信息,先对第一图像中的作业图块进行检测,在第一图像中的作业图块拍摄效果较好,作业图块完整没有遮挡,且清晰度较高的情况下,将作业图块作为该学生针对本次作业的作业信息。
步骤140,基于学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
具体地,经过对第一图像进行目标检测、图像分割和人脸识别等图像处理,得到学生的身份信息和作业信息的基础上,即可进行作业提交。作业提交后,老师即可通过终端看到学生提交的作业,并且各个学生的作业信息与身份信息相对应,避免了出现作业混淆或者作业没有身份信息不知道是哪个学生的情况。
本发明实施例提供的方法,通过对包含学生面部和待提交作业的第一图像进行目标检测和图像分割,得到第一图像中的人脸图块和作业图块;进而根据人脸图块,确定学生的身份信息,根据作业图块,确定学生的作业信息;然后基于学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。实现了学生主动交作业,避免了老师人工收取并拍照的重复性工作,极大的简化了作业提交流程,提高了作业提交效率。
此外,将学生的身份信息和作业信息自动进行对应,避免了老师贴标识进行学生身份区分的繁琐工作,解放了老师,让老师有更多的时间关注孩子的成长。
基于上述任一实施例,步骤130中基于作业图块,确定学生的作业信息,具体包括:
步骤131,对作业图块进行图像质量检测,在检测不通过的情况下,获取包含待提交作业的第二图像,并基于第二图像确定学生的作业信息。
具体地,为了得到图像质量更好的作业信息,在得到作业图块的基础上,可进一步对作业图块进行图像质量检测,图像质量检测具体可以从作业信息是否完整,作业是否被遮挡,作业是否清晰等各个维度进行检测。如果检测到作业图块的分辨率不在预设分辨率范围之内,或者拍摄角度问题导致作业图块不完整,或者图像分割时导致作业图块中部分像素丢失等各种因素导致作业图块的图像质量检测不通过的情况下,获取包含待提交作业的第二图像,并基于第二图像确定学生的作业信息。
可调整图像采集设备的拍摄参数,针对待提交作业进行再次拍摄,即可得到包含待提交作业的第二图像,由于第二图像并不包含学生面部,拍摄区域相对更小,因此得到的第二图像相比于第一图像中的作业图块,图像质量会更加清晰,图像也更加完整。
得到第二图像之后,即可基于第二图像确定学生的作业信息。可直接将第二图像作为学生的作业信息,还可进一步对第二图像进行图像增强处理,以使图像质量更好,并将增强处理后的第二图像作为学生的作业信息。
本发明实施例提供的方法,在第一图像中的作业图块检测不通过的情况下,获取包含待提交作业的第二图像,并基于第二图像确定学生的作业信息,避免了作业信息不清楚不完整的问题,能够提高作业信息的图像质量。
基于上述任一实施例,图2是本发明提供的第二图像获取方法的流程示意图,如图2所示,步骤131中获取包含待提交作业的第二图像,具体包括:
步骤131-1,基于作业图块在第一图像中的位置信息,确定拍摄调整参数;
步骤131-2,控制采集设备在拍摄调整参数下拍摄第二图像。
具体地,针对包含待提交作业的第二图像的获取,可通过控制采集设备在拍摄调整参数下拍摄实现,其中,拍摄调整参数根据作业图块在第一图像中的位置信息确定。
第二图像只需包含待提交作业,因此可根据作业图块在第一图像中的位置信息,确定图像采集设备的拍摄调整参数,拍摄调整参数具体可包括调整摄像头的角度,使得待提交作业全部在视野范围之内,避免图像不完整;还可扩大拍摄焦距,焦距倍数越大,拍摄的视野范围就越小;还可对焦点,将焦框调整到作业图块的位置,确保第二图像更加清晰;还可调整曝光、调整拍摄模式等。
拍摄调整参数确定之后,即可控制采集设备在拍摄调整参数下拍摄第二图像,由此拍摄得到的第二图像的完整度和清晰度能够满足作业提交的要求。
基于上述任一实施例,步骤140具体包括:
基于学生的身份信息和作业信息,以及老师寄语和/或评价结果,进行作业提交,老师寄语是由老师输入的,评价结果是对学生的作业信息进行评价得到的。
具体地,得到学生的身份信息和作业信息之后,在进行作业提交时,还可进一步添加老师寄语和/或评价结果。
其中,老师寄语是指老师针对本次作业的反馈,可以是针对每个学生的课堂表现、作业信息的完成度进行点评。老师寄语具体可包括老师输入的文本和/或图片,还可由老师输入语音,将语音转化成文本。
为了进一步减少老师的工作量,降低老师的工作强度,还可对学生的作业信息进行自动评价,得到评价结果。评价结果可反映学生本次作业的完成情况。评价结果可用A/B/C/D或甲乙丙丁表示。
可理解的是,在进行作业提交时,可以包含学生的作业信息,以及老师寄语和评价结果中的任意一种,也可同时包含老师寄语和评价结果,本发明实施例对此不作具体限定。同时,老师寄语和/或评价结果可支持修改和编辑。
本发明实施例提供的方法,根据学生的身份信息和作业信息,以及老师寄语和/或评价结果,进行作业提交,丰富了作业提交的内容,同步实现了作业提交和作业点评。
基于上述任一实施例,图3是本发明提供的评价结果确定方法的流程示意图之一,如图3所示,评价结果基于如下步骤确定:
步骤210,确定学生的作业信息和预设参考图像之间的相似度;
步骤220,基于学生的年龄和相似度,对作业信息进行相似度评价,得到相似度评价结果;
步骤230,基于相似度评价结果,或基于相似度评价结果和学生课堂表现,确定评价结果。
具体地,为了实现对作业信息的自动评价,可通过首先确定学生的作业信息和预设参考图像之间的相似度,基于相似度进行作业评价。
此处的预设参考图像即针对本次作业,提供给学生作为参考的图像,例如,本次作业是用黏土捏造一个小兔子的造型,则小兔子图像可作为预设参考图像;再比如,本次作业是临摹齐白石的作品虾,则齐白石的作品虾的图像可作为预设参考图像。
得到学生的作业信息和预设参考图像之后,即可通过图像相似度算法,对两幅图像之间内容的相似程度进行打分,根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。图像相似度分数越高,则学生的作业信息与预设参考图像之间的相近程度越高;图像相似度分数越低,则学生的作业信息与预设参考图像之间的相近程度越低。
可采用现有的图像相似度算法进行计算,比如余弦距离、欧几里得距离等。
考虑到各个年龄段的学生的能力要求目标会不同,低年龄段的学生相比高年龄段的学生,相似度要求相对较低,则对作业信息进行相似度评价时,可同时考虑学生的年龄和相似度两个维度的指标,进行自动评价。
比如,学生为小班3-4岁的小朋友,相似度达到30%-40%,相似度评价结果可能为A;而对于中班4-5岁的小朋友,相似度达到30%-40%,相似度评价结果可能为B;对于大班5-6岁的小朋友,相似度达到30%-40%,相似度评价结果可能为C。
在得到相似度评价结果的基础上,可将相似度评价结果作为学生作业信息的评价结果;还可结合相似度评价结果和学生的课堂表现,确定学生作业信息的评价结果。其中,学生课堂表现可基于课堂视频或语音等对学生行为进行监测得到,比如采集学生绘画或做手工过程中的视频数据,或者采集学生针对老师提问的回答语音等。通过对视频或语音进行分析,确定学生课堂表现的积极、专心和认真程度等。
本发明实施例提供的方法,针对存在预设参考图像的作业,基于学生的作业信息与预设参考图像之间的相似度,以及学生的年龄进行相似度评价,从而确定评价结果,实现了对待提交作业的自动评价,进一步减轻了老师的工作压力。
此外,还可结合学生的课堂表现进行多维度评价,提高了自动评价的合理性和客观性。
基于上述任一实施例,图4是本发明提供的评价结果确定方法的流程示意图之二,如图4所示,评价结果基于如下步骤确定:
步骤310,对待提交作业的题目进行关键词提取,得到题目的关键词;
步骤320,基于关键词,对学生的作业信息进行目标检测,得到作业信息中包含的与关键词对应的目标图块;
步骤330,基于目标图块的数量,或基于目标图块的数量和学生课堂表现,对作业信息进行评价,得到评价结果。
具体地,针对相对开放性的作业题目,在没有预设参考图像的情况下,可对待提交作业的题目进行关键词提取,得到题目的关键词。例如,待提交作业为“请画出我心目中的妈妈”或“想象并画出宇航员骑着一匹马的场景”等之类,经关键词提取得到关键词“妈妈”或“宇航员、马”。
得到关键词之后,即可对学生的作业信息进行目标检测,得到作业信息中包含的与关键词对应的目标图块。比如,检测得到作业信息中是否包含与妈妈这个女性人物形象对应的目标图块;再比如,检测得到与宇航员人物形象对应的目标图块,与马对应的目标图块等。
如果检测得到目标图块的数量与关键词的数量一致,可认为学生提交的作业信息基本符合题目要求,进而得到评价结果。
在另一个实施例中,还可结合目标图块的数量和学生的课堂表现,综合确定学生作业信息的评价结果。
本发明实施例提供的方法,针对没有预设参考图像的作业,基于作业题目的关键词对作业信息进行目标检测,基于目标检测结果对作业信息进行评价,实现了自动评价作业信息,进一步减轻了老师的工作压力。
基于上述任一实施例,图5是本发明提供的作业信息推送方法的流程示意图,如图5所示,步骤140之后还包括:
步骤410,基于学生的身份信息,确定学生的监护人的联系信息;
步骤420,基于学生的监护人的联系信息,将学生的作业信息,以及老师寄语和/或评价结果推送至学生的监护人的终端。
具体地,为了便于学生监护人及时了解学生在幼儿园的动态,学生提交了作业之后,还可向监护人的终端及时发送本次作业信息,以及老师寄语和/或评价结果。
学生的监护人的联系信息可以是预先存储好的,与学生的身份信息进行了关联,通过学生的身份信息,即可查询到学生的监护人,比如学生的爸爸妈妈,爷爷奶奶,外公外婆等,还可查询到各个监护人的联系信息,联系信息可包括微信账户、QQ账号或手机号码等。
在此基础上,将学生的作业信息,以及老师寄语和/或评价结果推送至学生的监护人的终端,以便监护人及时了解学生在园动态,从而增强家校互动。
基于上述任一实施例,提供一种作业提交方法,该方法包括:
S1,获取包含学生面部和待提交作业的第一图像。
学生完成绘画或手工等作业后,把作业拿起放置胸前,且面部正向前方的姿势,第一图像为采像装置针对学生交作业姿态拍摄的图像。
S2,对第一图像进行目标检测和图像分割,得到第一图像中的人脸图块和作业图块;基于人脸图块,确定学生的身份信息,并基于作业图块,确定学生的作业信息。
S3,对作业图块进行图像质量检测,在检测不通过的情况下,获取包含待提交作业的第二图像,并基于第二图像确定学生的作业信息。
S4,基于学生的身份信息和作业信息,以及老师寄语和/或评价结果,进行作业提交,老师寄语是由老师输入的,评价结果是对学生的作业信息进行评价得到的。其中,评价结果基于如下步骤确定:
确定学生的作业信息和预设参考图像之间的相似度;
基于学生的年龄和相似度,对作业信息进行相似度评价,得到相似度评价结果;
基于相似度评价结果,或基于相似度评价结果和学生课堂表现,确定评价结果。
S5,基于学生的身份信息,确定学生的监护人的联系信息;基于学生的监护人的联系信息,将学生的作业信息,以及老师寄语和/或评价结果推送至学生的监护人的终端。
下面对本发明提供的作业提交装置进行描述,下文描述的作业提交装置与上文描述的作业提交方法可相互对应参照。
基于上述任一实施例,图6是本发明提供的作业提交装置的结构示意图,如图6所示,该装置包括图像获取单元610、图像检测单元620、信息确定单元630和作业提交单元640。其中,
图像获取单元610,用于获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
图像检测单元620,用于对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
信息确定单元630,用于基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
作业提交单元640,用于基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
本发明实施例提供的作业提交装置,通过对包含学生面部和待提交作业的第一图像进行目标检测和图像分割,得到第一图像中的人脸图块和作业图块;进而根据人脸图块,确定学生的身份信息,根据作业图块,确定学生的作业信息;然后基于学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。实现了学生主动交作业,避免了老师人工收取并拍照的重复性工作,极大的简化了作业提交流程,提高了作业提交效率。
此外,将学生的身份信息和作业信息自动进行对应,避免了老师贴标识进行学生身份区分的繁琐工作,解放了老师,让老师有更多的时间关注孩子的成长。
基于上述任一实施例,信息确定单元630进一步用于:
对所述作业图块进行图像质量检测,在检测不通过的情况下,获取包含所述待提交作业的第二图像,并基于所述第二图像确定所述学生的作业信息。
基于上述任一实施例,信息确定单元630进一步用于:
基于所述作业图块在所述第一图像中的位置信息,确定拍摄调整参数;
控制采集设备在所述拍摄调整参数下拍摄所述第二图像。
基于上述任一实施例,作业提交单元640进一步用于:
基于所述学生的身份信息和作业信息,以及老师寄语和/或评价结果,进行作业提交,所述老师寄语是由老师输入的,所述评价结果是对所述学生的作业信息进行评价得到的。
基于上述任一实施例,作业提交装置还包括作业评价单元,用于:
确定所述学生的作业信息和预设参考图像之间的相似度;
基于所述学生的年龄和所述相似度,对所述作业信息进行相似度评价,得到相似度评价结果;
基于所述相似度评价结果,或基于所述相似度评价结果和学生课堂表现,确定评价结果。
基于上述任一实施例,作业评价单元还用于:
对所述待提交作业的题目进行关键词提取,得到所述题目的关键词;
基于所述关键词,对所述学生的作业信息进行目标检测,得到所述作业信息中包含的与所述关键词对应的目标图块;
基于所述目标图块的数量,或基于所述目标图块的数量和学生课堂表现,对所述作业信息进行评价,得到评价结果。
基于上述任一实施例,作业提交装置还包括作业推送单元,用于:
基于所述学生的身份信息,确定所述学生的监护人的联系信息;
基于所述学生的监护人的联系信息,将所述学生的作业信息,以及老师寄语和/或评价结果推送至所述学生的监护人的终端。
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图,如图7所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740,其中,处理器710,通信接口720,存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令,以执行作业提交方法,该方法包括:
获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
此外,上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面,本发明还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序,计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上,所述计算机程序被处理器执行时,计算机能够执行上述各方法所提供的作业提交方法,该方法包括:
获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
又一方面,本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的作业提交方法,该方法包括:
获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种作业提交方法,其特征在于,包括:
获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
2.根据权利要求1所述的作业提交方法,其特征在于,所述基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息,包括:
对所述作业图块进行图像质量检测,在检测不通过的情况下,获取包含所述待提交作业的第二图像,并基于所述第二图像确定所述学生的作业信息。
3.根据权利要求2所述的作业提交方法,其特征在于,所述获取包含所述待提交作业的第二图像,包括:
基于所述作业图块在所述第一图像中的位置信息,确定拍摄调整参数;
控制采集设备在所述拍摄调整参数下拍摄所述第二图像。
4.根据权利要求1所述的作业提交方法,其特征在于,所述基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交,包括:
基于所述学生的身份信息和作业信息,以及老师寄语和/或评价结果,进行作业提交,所述老师寄语是由老师输入的,所述评价结果是对所述学生的作业信息进行评价得到的。
5.根据权利要求4所述的作业提交方法,其特征在于,所述评价结果基于如下步骤确定:
确定所述学生的作业信息和预设参考图像之间的相似度;
基于所述学生的年龄和所述相似度,对所述作业信息进行相似度评价,得到相似度评价结果;
基于所述相似度评价结果,或基于所述相似度评价结果和学生课堂表现,确定评价结果。
6.根据权利要求4所述的作业提交方法,其特征在于,所述评价结果基于如下步骤确定:
对所述待提交作业的题目进行关键词提取,得到所述题目的关键词;
基于所述关键词,对所述学生的作业信息进行目标检测,得到所述作业信息中包含的与所述关键词对应的目标图块;
基于所述目标图块的数量,或基于所述目标图块的数量和学生课堂表现,对所述作业信息进行评价,得到评价结果。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的作业提交方法,其特征在于,所述基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交,之后还包括:
基于所述学生的身份信息,确定所述学生的监护人的联系信息;
基于所述学生的监护人的联系信息,将所述学生的作业信息,以及老师寄语和/或评价结果推送至所述学生的监护人的终端。
8.一种作业提交装置,其特征在于,包括:
图像获取单元,用于获取包含学生面部和待提交作业的第一图像;
图像检测单元,用于对所述第一图像进行目标检测和图像分割,得到所述第一图像中的人脸图块和作业图块;
信息确定单元,用于基于所述人脸图块,确定学生的身份信息,并基于所述作业图块,确定所述学生的作业信息;
作业提交单元,用于基于所述学生的身份信息和作业信息,进行作业提交。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述作业提交方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述作业提交方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210844735.7A CN114926889B (zh) | 2022-07-19 | 2022-07-19 | 作业提交方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210844735.7A CN114926889B (zh) | 2022-07-19 | 2022-07-19 | 作业提交方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114926889A true CN114926889A (zh) | 2022-08-19 |
CN114926889B CN114926889B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=82816259
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210844735.7A Active CN114926889B (zh) | 2022-07-19 | 2022-07-19 | 作业提交方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114926889B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117095466A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 广州乐庚信息科技有限公司 | 基于图像识别的作业提交方法、装置、介质和计算设备 |
CN117423111A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-01-19 | 广州乐庚信息科技有限公司 | 基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法及系统 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102467513A (zh) * | 2010-11-03 | 2012-05-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图片搜索方法和系统 |
WO2015103209A1 (en) * | 2014-01-03 | 2015-07-09 | Gleim Conferencing, Llc | System and method for validating test takers |
CN104778284A (zh) * | 2015-05-11 | 2015-07-15 | 苏州大学 | 一种空间图像查询方法和系统 |
CN109685692A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-04-26 | 山东仁博信息科技有限公司 | 一种多维度学生学习行为的无感采集及分析系统 |
CN210777277U (zh) * | 2019-07-18 | 2020-06-16 | 广州学邦信息技术有限公司 | 一种课堂答题装置 |
WO2020118669A1 (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | 深圳先进技术研究院 | 检测学生专注度的方法、计算机存储介质及计算机设备 |
CN111311134A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-06-19 | 成都派沃智通科技有限公司 | 一种智慧教育云平台 |
CN111368808A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-03 | 刘志锋 | 答题数据的采集方法、装置、系统和教学设备 |
CN111898399A (zh) * | 2019-05-05 | 2020-11-06 | 无锡英明科技有限公司 | 一种基于视觉识别的远程教育系统 |
CN112699755A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-23 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 一种行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
JP2021077065A (ja) * | 2019-11-08 | 2021-05-20 | Kddi株式会社 | 画像処理装置、情報処理端末、サーバ、画像処理方法、及びプログラム |
US20220046012A1 (en) * | 2020-08-07 | 2022-02-10 | Unwind, Inc. | Method and System for Verifying the Identity of a User |
WO2022044637A1 (ja) * | 2020-08-24 | 2022-03-03 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
CN114360697A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-15 | 深圳市航通智能技术有限公司 | 远程防疫作业方法、系统、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-07-19 CN CN202210844735.7A patent/CN114926889B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102467513A (zh) * | 2010-11-03 | 2012-05-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图片搜索方法和系统 |
WO2015103209A1 (en) * | 2014-01-03 | 2015-07-09 | Gleim Conferencing, Llc | System and method for validating test takers |
CN104778284A (zh) * | 2015-05-11 | 2015-07-15 | 苏州大学 | 一种空间图像查询方法和系统 |
WO2020118669A1 (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | 深圳先进技术研究院 | 检测学生专注度的方法、计算机存储介质及计算机设备 |
CN109685692A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-04-26 | 山东仁博信息科技有限公司 | 一种多维度学生学习行为的无感采集及分析系统 |
CN111898399A (zh) * | 2019-05-05 | 2020-11-06 | 无锡英明科技有限公司 | 一种基于视觉识别的远程教育系统 |
CN210777277U (zh) * | 2019-07-18 | 2020-06-16 | 广州学邦信息技术有限公司 | 一种课堂答题装置 |
JP2021077065A (ja) * | 2019-11-08 | 2021-05-20 | Kddi株式会社 | 画像処理装置、情報処理端末、サーバ、画像処理方法、及びプログラム |
CN111368808A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-03 | 刘志锋 | 答题数据的采集方法、装置、系统和教学设备 |
CN111311134A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-06-19 | 成都派沃智通科技有限公司 | 一种智慧教育云平台 |
US20220046012A1 (en) * | 2020-08-07 | 2022-02-10 | Unwind, Inc. | Method and System for Verifying the Identity of a User |
WO2022044637A1 (ja) * | 2020-08-24 | 2022-03-03 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
CN112699755A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-23 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 一种行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114360697A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-15 | 深圳市航通智能技术有限公司 | 远程防疫作业方法、系统、设备及存储介质 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117095466A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 广州乐庚信息科技有限公司 | 基于图像识别的作业提交方法、装置、介质和计算设备 |
CN117095466B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-26 | 广州乐庚信息科技有限公司 | 基于图像识别的作业提交方法、装置、介质和计算设备 |
CN117423111A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-01-19 | 广州乐庚信息科技有限公司 | 基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法及系统 |
CN117423111B (zh) * | 2023-12-18 | 2024-04-02 | 广州乐庚信息科技有限公司 | 基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114926889B (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114926889B (zh) | 作业提交方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN109522815B (zh) | 一种专注度评估方法、装置及电子设备 | |
CN108648757B (zh) | 一种基于多维度课堂信息的分析方法 | |
CN109712456A (zh) | 一种基于摄像头的学生纸质作业智能批阅系统 | |
CN110659397B (zh) | 一种行为检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN110956138B (zh) | 一种基于家教设备的辅助学习方法及家教设备 | |
WO2021047185A1 (zh) | 基于人脸识别的监测方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
CN110647807A (zh) | 异常行为确定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111368808A (zh) | 答题数据的采集方法、装置、系统和教学设备 | |
TW202008293A (zh) | 教學品質監測系統及方法 | |
CN113763348A (zh) | 图像质量确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113963453B (zh) | 一种基于双摄像头人脸识别技术的课堂考勤方法及系统 | |
CN111353439A (zh) | 一种教学行为的分析方法、装置、系统及设备 | |
CN113536893A (zh) | 一种在线教学学习专注度识别方法、装置、系统及介质 | |
CN109993153A (zh) | 一种基于边缘计算的人工智能阅卷系统 | |
CN113409822B (zh) | 对象状态的确定方法、装置、存储介质及电子装置 | |
CN106202418B (zh) | 一种用于智能机器人的图片数据收集方法及系统 | |
CN115457585A (zh) | 作业批改的处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
CN107730422A (zh) | 一种基于面部识别在线考试分析系统 | |
CN116434253A (zh) | 图像处理方法、装置、设备、存储介质及产品 | |
CN113705438A (zh) | 一种基于多种数据采集形式的考评、阅卷方法及系统 | |
CN209879796U (zh) | 基于人工智能的学习系统 | |
CN109766413B (zh) | 一种应用于家教设备的搜索方法及家教设备 | |
CN110415688B (zh) | 一种信息交互方法及机器人 | |
CN112528797A (zh) | 一种问题推荐方法、装置及电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |