(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211264365.6 (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 成都西交智汇大 数据科技有限公司 地址 611731 四川省成 都市高新区西芯大 道3号3栋6层602室 (72)发明人 李迪　张志鸿　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 刘林　陈攀 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 二氧化碳制取实验评分方法、 装置、 设备及 可读存储介质 (57)摘要 本发明提供了二氧化碳制取实验评分方法、 装置、 设备及可读存储介质， 所述方法包括： 获取 待评分实验者在制取二氧化碳实验过程中的完 整视频； 根据实验内容， 对所述完整视频进行分 段， 得到多个视频段； 获取每位历史实验者的历 史实验视频， 并根据所述历史实验视频和模糊推 理系统， 构建评分模型， 利用所述评分模型得到 每个所述视频段的评分； 获取不同专家对每段 实 验内容的权重打分， 并基于密度类的聚类算法和 不同权重打分， 得到每个所述视频段的权重； 根 据每个所述视频段的权重和每个所述视频段的 评分得到 所述完整视频的评分。 利用本发明的方 法， 可以快速准确的得到实验者的实验评分。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 115331156 A 2022.11.11 CN 115331156 A 1.二氧化 碳制取实验评分方法， 其特 征在于， 包括： 获取待评分实验者在制取二氧化 碳实验过程中的完整视频； 根据实验内容， 对所述完整视频进行分段， 得到多个视频 段； 获取每位历史实验者的历史实验视频， 并根据所述历史实验视频和模糊推理系统， 构 建评分模型， 利用所述评分模型 得到每个所述视频 段的评分； 获取不同专家对每段实验内容的权重打分， 并基于密度类的聚类算法和不同权重打 分， 得到每 个所述视频 段的权重； 根据每个所述视频 段的权重和每个所述视频 段的评分得到所述完整视频的评分。 2.根据权利要求1所述的二氧化碳制取实验评分方法， 其特征在于， 根据实验内容， 对 所述完整视频进行分段， 得到多个视频 段， 包括： 按照检查实验用品、 制取二氧化碳气体并验证、 记录实验现象并填写实验结论、 整理实 验器材的实验顺序， 对所述完整视频进 行分段时间点识别； 其中， 当出现实验者将装有澄清 石灰水的试剂瓶启开的图像时， 将此刻的时间点记为第一分段时间点； 当出现实验者观察 试管内的澄清石灰水是否变浑浊 的图像时， 将此刻的时间点记为第二分段时间点； 当出现 实验者将带橡胶塞的导管分别与 锥形瓶和试管相分离的图像时， 将此刻的时间点记为第三 分段时间点； 根据所述第 一分段时间点、 所述第 二分段时间点和所述第 三分段时间点对所述完整视 频进行分段， 得到四个所述视频 段。 3.根据权利要求1所述的二氧化碳制取实验评分方法， 其特征在于， 根据 所述历史实验 视频和模糊推理系统， 构建评分模型， 包括： 对每个所述历史实验视频进行划分， 得到多个历史视频段， 并将每个所述历史视频段 的时长记为第一特 征； 利用骨架线提取算法识别每个所述历史视频段在每一 时刻的人的特征点， 并将其记为 第一特征点； 利用体识别算法提取每个所述历史视频段中物体的位置， 并将其记为第二特 征点； 将每个所述历史视频段对应的第 一特征点和第 二特征点的位置进行拼接， 形成第 二特 征； 对所述第一特征和所述第二特征进 行处理， 使 所述第一特征和所述第二特征长度相同， 处理后进行 特征拼接， 得到拼接特 征； 利用每个所述历史视频 段的拼接特 征和模糊推理系统， 得到 评分模型。 4.根据权利要求3所述的二氧化碳制取实验评分方法， 其特征在于， 利用每个所述历史 视频段的拼接特 征和模糊推理系统， 得到 评分模型， 包括： 获取每个所述历史视频段的评分， 将每个所述历史视频段对应的评分和拼接特征作为 一个样本中包 含的数据， 得到样本集； 将每个所述历史视频段对应的拼接特征作为所述模糊推理系统的输入参数， 以每个所 述历史视频段对应的评 分作为所述模糊推理系统的输出参数； 设定隶属度函数个数和隶属 度函数种类， 根据设定的隶属度函数个数以及隶属度函数种类作为模糊推理系统的初始 参 数， 其中， 隶属度函数包括线性条件下的高斯型 隶属度函数； 根据所述样本集采用网格分割生成初始模糊推理系统， 采用反向传播和最小二乘算法 混合神经网络算法训练所述初始模糊推理系统， 当达到预设条件时训练停止， 得到所述评权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115331156 A 2分模型。 5.二氧化 碳制取实验评分装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待评分实验者在制取二氧化 碳实验过程中的完整视频； 分段模块， 用于根据实验内容， 对所述完整视频进行分段， 得到多个视频 段； 构建模块， 用于获取每位历史实验者的历史实验视频， 并根据所述历史实验视频和模 糊推理系统， 构建评分模型， 利用所述评分模型 得到每个所述视频 段的评分； 计算模块， 用于获取不同专家对每段实验内容的权重打分， 并基于密度类的聚类算法 和不同权 重打分， 得到每 个所述视频 段的权重； 评分模块， 用于根据每个所述视频段的权重和每个所述视频段的评分得到所述完整视 频的评分。 6.根据权利要求5所述的二氧化 碳制取实验评分装置， 其特 征在于， 分段模块， 包括： 标记单元， 用于按照检查实验用品、 制取二氧化碳气体并验证、 记录实验现象并填写实 验结论、 整理实验器材的实验顺序， 对所述完整视频进行分段时间点识别； 其中， 当出现实 验者将装有澄清石灰水 的试剂瓶启开的图像时， 将此刻的时间点记为第一分段时间点； 当 出现实验者观察试管内的澄清石 灰水是否变浑浊的图像时， 将此刻的时间点记为第二分段 时间点； 当出现实验者将带橡胶塞的导管分别与锥形瓶和试管相分离的图像时， 将此刻的 时间点记为第三分段时间点； 分段单元， 用于根据所述第一分段时间点、 所述第二分段时间点和所述第三分段时间 点对所述完整视频进行分段， 得到四个所述视频 段。 7.根据权利要求5所述的二氧化 碳制取实验评分装置， 其特 征在于， 构建模块， 包括： 划分单元， 用于对每个所述历史实验视频进行划分， 得到多个历史视频段， 并将每个所 述历史视频 段的时长记为第一特 征； 识别单元， 用于利用骨架线提取算法识别每个所述历史视频段在每一 时刻的人的特征 点， 并将其记为第一特征点； 利用体识别算法提取每个所述历史视频段中物体的位置， 并将 其记为第二特 征点； 拼接单元， 用于将每个所述历史视频段对应的第 一特征点和第 二特征点的位置进行拼 接， 形成第二特征； 对所述第一特征和所述第二特征进 行处理， 使所述第一特征和所述第二 特征长度相同， 处 理后进行 特征拼接， 得到拼接特 征； 构建单元， 用于利用每 个所述历史视频 段的拼接特 征和模糊推理系统， 得到 评分模型。 8.根据权利要求7 所述的二氧化 碳制取实验评分装置， 其特 征在于， 构建单 元， 包括： 获取子单元， 用于获取每个所述历史视频段的评分， 将每个所述历史视频段对应的评 分和拼接特 征作为一个样本中包 含的数据， 得到样本集； 设定子单元， 用于将每个所述历史视频段对应的拼接特征作为所述模糊推理系统 的输 入参数， 以每个所述历史视频段对应的评分作为所述模糊推理系统的输出参数； 设定隶属 度函数个数和隶属度函数种类， 根据设定的隶属度函数个数以及隶属度函数种类作为模糊 推理系统的初始参数， 其中， 隶属度函数包括线性条件下的高斯型 隶属度函数； 构建子单元， 用于根据所述样本集采用网格分割生成初始模糊推理系统， 采用反向传 播和最小二乘算法混合神经网络算法训练所述初始模糊推理系统， 当达到预设条件时训练 停止， 得到所述评分模型。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115331156 A 3