[发明专利]一种基于人工智能的情绪行为可视化分析方法有效
| 申请号： | 201810947643.5 | 申请日： | 2018-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN109101933B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 张可 | 申请（专利权）人： | 重庆乐教科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G10L25/30;G10L25/63 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 吴迪 |
| 地址： | 401120 重庆市渝北区龙*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的情绪行为可视化分析方法。该方法应用于一与设置于教室内的拍摄设备通信连接的电子设备，该方法包括：获得拍摄设备实时采集的图像数据和语音数据并存储，获取教学模型，将教学模型输入卷积神经网络，采用卷积神经网络对图像数据和语音数据进行挖掘和分析，以获得师生情绪分析结果和师生行为分析结果并存储，根据师生情绪分析结果和师生行为分析结果生成可视化报告并存储，采用卷积神经网络对可视化报告进行数据解读以获得数据解读结果并存储，根据数据解读结果进行教学诊断和预警。采用该方法能够提高多模态情感分析技术的延展性，进而提高卷积神经网络的延展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 情绪 行为 可视化 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的情绪行为可视化分析方法，其特征在于，应用于一电子设备，所述电子设备与设置于教室内的拍摄设备通信连接，所述方法包括：获得所述拍摄设备实时采集的图像数据和语音数据并存储；获取教学模型，将所述教学模型输入卷积神经网络，采用所述卷积神经网络对所述图像数据和所述语音数据进行挖掘和分析，以获得师生情绪分析结果和师生行为分析结果并存储；根据所述师生情绪分析结果和所述师生行为分析结果生成可视化报告并存储；采用所述卷积神经网络对所述可视化报告进行数据解读以获得数据解读结果并存储，根据所述数据解读结果进行教学诊断和预警。
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