申请/专利权人：广东光大信息科技股份有限公司

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117523578A

主分类号：G06V30/148

分类号：G06V30/148;G06N3/0464;G06V10/82;G06V30/164

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明涉及文本识别领域，更具体地，本发明涉及一种基于人工智能的课堂纸笔互动方法及装置。所述方法包括：采集用户书写轨迹数据，构建点阵图及笔划轨迹时序数据；计算并构建关于字符笔划轨迹间水平距离值和笔划轨迹间书写的停顿时间的特征向量，根据高斯混合模型中判断相邻两段笔划轨迹是否属于同一字符；将所有笔划轨迹按单个字符划分并存储，对存储的数据进行预处理；将预处理后的数据输入预测模型中得出可能识别出的文字的概率；使用语言模型修正得到的文字概率，并实时输出设定格式的文字。通过本发明的技术方案，能够提高课堂联机时书写文字的识别准确率，并转换为印刷体文字便于教师与学生辨识，提高课堂教学效率。

主权项：1.一种基于人工智能的课堂纸笔互动方法，其特征在于，包括以下步骤：采集用户书写轨迹数据，构建点阵图及笔划轨迹时序数据，所述点阵图为书写时产生的压力数据；根据点阵图的点阵坐标，计算字符笔划轨迹间水平距离值；计算笔划轨迹间书写的停顿时间；构建关于字符笔划轨迹间水平距离值和笔划轨迹间书写的停顿时间的特征向量，根据所述特征向量训练预设的高斯混合模型，得到高斯混合模型，通过高斯混合模型生成判断结果，所述判断结果为相邻两段字迹轨迹是否属于同一字符；响应于相邻两段字迹轨迹属于同一字符，将所有笔划轨迹数据按单个字符划分整合，并按照单个字符的点阵图数据集合与笔划轨迹时序数据集合进行存储并进行预处理；将预处理后的数据输入预测模型中分别进行特征提取，得出第一预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东光大信息科技股份有限公司 一种基于人工智能的课堂纸笔互动方法及装置

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