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龙图腾网获悉上海媒智科技有限公司申请的专利一种判断滤纸实验是否得分的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116012652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310061469.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种判断滤纸实验是否得分的方法及系统是由吴小彬;叶飞;王劦;江志坚设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种判断滤纸实验是否得分的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种判断滤纸实验是否得分的方法及系统，包括：对滤纸实验的视频流中的实验操作进行检测，获得感兴趣时段图片集；基于感兴趣时段图片集，训练用于获取图像标签的全卷积神经网络FCN模型；基于训练好的全卷积神经网络FCN模型，逐帧对感兴趣时段图片集进行强监督目标分类，得到玻璃棒下端是否紧靠三层滤纸的分类结果；基于感兴趣时段图片集中每一帧的分类结果进行多帧投票，判定该视频流中的实验操作是否得分。本发明所需要的数据大大减少，适用于实际试验操作过程中的视频数据大小；并且，其通过检测感兴趣区域能够很快得关注到目标区域，有效提高了检测精度。通过上述方法及系统，节省了大量的人力成本，提高理化实验得分的检测效率。

本发明授权一种判断滤纸实验是否得分的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种判断滤纸实验是否得分的方法，其特征在于，包括： 对滤纸实验的视频流中的实验操作进行检测，获得感兴趣时段图片集； 基于所述感兴趣时段图片集，训练用于获取图像标签的全卷积神经网络FCN模型； 基于训练好的所述全卷积神经网络FCN模型，逐帧对所述感兴趣时段图片集进行强监督目标分类，得到玻璃棒下端是否紧靠三层滤纸的分类结果； 基于所述感兴趣时段图片集中每一帧的分类结果进行多帧投票，判定该视频流中的实验操作是否得分； 所述基于训练好的全卷积神经网络FCN模型，逐帧对感兴趣时段图片集进行强监督目标分类，包括： 使用训练好的全卷积神经网络FCN模型，获得输入图像的标签maskg.t； 根据获得的标签maskg.t，在原图中截取四个部分，分别是原图、滤纸、玻璃棒、滤纸和玻璃棒构成的目标，并将所述四个部分的图片调整至与原图大小一致； 将所述四个部分的图片输入到CNN网络，得到四个特征图； 将所述四个特征图对应的标签maskg.t.调整到与特征图大小一致；将所述特征图与标签maskg.t.上的元素对应相乘，得到新的特征图； 将得到的四个新的特征图进行均值池化和最大池化，得到四个特征向量，再将四个特征向量拼接在一起； 将所述拼接在一起的特征向量输入到全连接层和softmax函数，得到分类结果。

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