[发明专利]基于卷积神经网络的网络教学方法以及装置有效
| 申请号： | 201810447977.6 | 申请日： | 2018-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN108665769B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 陈铿帆;刘善果;刘胜强 | 申请（专利权）人： | 深圳市鹰硕技术有限公司 |
| 主分类号： | G09B19/00 | 分类号： | G09B19/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳余梅专利代理事务所(特殊普通合伙) 44519 | 代理人： | 井杰;高真辉 |
| 地址： | 518100 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种基于卷积神经网络的网络教学方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：分析网络教学视频信号，生成特征分帧图像，通过卷积神经网络算法的多个卷积层对所述特征分帧图像进行高频内容检测，确定满足预设频次条件的多个候选高频内容区域，通过卷积神经网络算法的池化层处理所述多个候选高频内容区域，得到重点内容区域及重点内容区域在特征分帧图像中的位置，根据重点内容区域在图像中的位置，生成包含高频内容的重点网络教学视频信号并显示输出。本公开可以对网络教学视频信号分析自动识别并生成包含重点内容的网络教学视频信号。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 网络 教学方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的网络教学方法，其特征在于，包括：分帧图像生成步骤，用于分析网络教学视频信号，生成特征分帧图像；高频内容检测步骤，通过卷积神经网络算法的多个卷积层对所述特征分帧图像进行高频内容检测，确定满足预设频次条件的多个候选高频内容区域；池化层处理步骤，通过卷积神经网络算法的池化层处理所述多个候选高频内容区域，得到重点内容区域及重点内容区域在特征分帧图像中的位置；重点视频信号生成步骤，根据重点内容区域在图像中的位置，生成包含高频内容的重点网络教学视频信号，调用终端设备的显示接口显示输出所述重点网络教学视频信号。
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