[发明专利]一种基于图像处理技术的教学方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提出了一种基于图像处理技术的教学方法、系统、设备及介质，涉及在线教育的技术领域。包括预设教学大纲，进行关键字提取，建立与关键字含义对应的验证图库；利用搜索引擎进行图片搜索；利用卷积神经网络对待筛选图库进行特征提取；与验证图库对比，将符合图片与验证图片关联的关键字建立连接；将所有关键字转换为词向量，计算词向量之间的相似度；若相似度符合预设范围，则将教案词向量对应的文字内容与大纲词向量对应的关键字建立连接；当用户在预设的搜索框内输入自定义的搜索内容后，搜索内容与关键字匹配，并输出与搜索内容相关的教案文字以及图片进行展示。其能够解决教师对在线课堂所需素材无法精确寻找且费时费力的问题。

技术领域

本发明涉及在线教育的技术领域，具体而言，涉及一种基于图像处理技术的教学方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着信息技术迅速发展，特别是从互联网到移动互联网，创造了跨时空的生活、工作和学习方式，使知识获取的方式发生了根本变化，教与学可以不受时间、空间和地点条件的限制，知识获取渠道灵活与多样化，在线教育越来越凸显出优势，在线教育是通过应用信息科技和互联网技术进行课程内容传播分享和快速学习的方法，以网络为介质，用户与教师通过网络即使相隔万里也可以开展教学活动。但由此也使得教师对于教案的制作也需要更高的要求，特别是在于教案中图像处理方面，对于教师来说是素材的处理是极为重要的，由此急需一种基于图像处理技术的教学方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像处理技术的教学方法，其能够解决教师对在线课堂所需素材无法精确寻找且费时费力的问题。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种基于图像处理技术的教学方法，其包括预设教学大纲，对教学大纲进行关键字提取，得到关键字集；建立与关键字含义对应的验证图库；利用搜索引擎对关键字进行对应的图片搜索，将得到的图片储存至待筛选图库内；利用卷积神经网络对待筛选图库进行特征提取，得到特征集；将特征集与验证图库对比，若特征集中任一特征与验证图库中任一验证图片相符，则将特征对应的图片与验证图片关联的关键字建立连接；并同时将图片储存至验证图库内；预输入与根据教学大纲制作的教案文字，分别将教案文字以及关键字集内的关键字转换为词向量，得到教案词向量和大纲词向量；计算教案词向量和大纲词向量的相似度；若计算的相似度符合预设范围，则将教案词向量对应的文字内容与大纲词向量对应的关键字建立连接；当用户在预设的搜索框内输入自定义的搜索内容后，搜索内容与关键字匹配，并输出与搜索内容相关的教案文字以及图片进行展示。

在本发明的一些实施例中，计算教案词向量和大纲词向量的相似度的步骤包括：建立余弦计算模型；将教案词向量和大纲词向量带入计算模型中，若计算出余弦值小于等于预设值，则代表不相似；反之则相似。

在本发明的一些实施例中，并输出与搜索内容相关的教案文字以及图片进行展示后的步骤还包括：对关键字在教案文字中进行高亮显示；建立词向量距离模型以及知识点分布图模板；根据关键字在词向量距离模型中的欧式距离，生成知识点分布图。

在本发明的一些实施例中，生成知识点分布图后的步骤包括：将知识点分布图在用户端进行实时显示并上传至后台终端。

在本发明的一些实施例中，建立词向量距离模型的步骤包括：设置平面二维坐标系；将关键字对应的向量坐标输入至平面二维坐标系中，根据向量坐标计算距离比例，将比例带入知识点分布图模板中。

在本发明的一些实施例中，知识点分布图模板采用树状图。

在本发明的一些实施例中，建立与关键字含义对应的验证图库的步骤包括：通过互联网公开图片库进行图片以及对应描述的采集，利用人工筛选图片是否与关键字对应。