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龙图腾网获悉上海锡鼎智能科技有限公司申请的专利一种智能实验平台快速赋分方法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：CN117079191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311101223.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种智能实验平台快速赋分方法是由刘凯;徐娟;李静设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能实验平台快速赋分方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能实验技术领域，本发明公开了一种智能实验平台快速赋分方法，用于采集实验中操作人员的实验视频；将实验视频根据时间帧获取对应的视频窗口图像，将所述视频窗口图像的每一帧图像进行编码和压缩成固定大小的token序列图像；将token序列图像输入到深度学习模型中，获得关键得分点视频片段的起始时间和结束时间；对关键得分点视频片段通过目标检测模型进行目标识别，获得目标识别结果，计算关键得分点视频片段每一帧内的多个目标框之间的空间位置关系，判断当前目标框在是否符合赋分要求，并根据赋分要求获得当前目标框的赋分权重；对多个目标框的赋分结果进行累计输出，将累计后的赋分发送至数据接收端。

本发明授权一种智能实验平台快速赋分方法在权利要求书中公布了：1.一种智能实验平台快速赋分方法，其特征在于，包括： 用于采集实验中操作人员的实验视频； 将实验视频根据时间帧获取对应的视频窗口图像，将所述视频窗口图像的每一帧图像进行编码和压缩成固定大小的token序列图像； 将token序列图像输入到深度学习模型中，基于深度学习模型获得关键得分点视频片段以及当前关键得分点视频片段的起始时间和结束时间； 所述深度学习模型的具体识别逻辑为： 对视频窗口图像的数量进行预置获得预设窗口数量；将token序列图像输入到深度学习模型中； 基于预设窗口数量将所有的token序列图像以连续序列的形式输入到深度学习模型中进行学习训练，提取视频帧中的目标特征向量； 将目标特征向量与预设目标得分点进行比对分析，获得当前token序列图像中关键得分点视频片段以及关键得分点视频片段的位置编码，基于关键得分点视频片段的位置编码提取关键得分点视频片段的起始时间和结束时间； 将视频训练集中对应的真实起始时刻和真实结束时刻进行损失计算，并利用梯度下降法使模型输出更加接近真实起始时刻和真实结束时刻，直到模型收敛； 对关键得分点视频片段通过目标检测模型进行目标识别，获得目标识别结果； 基于目标识别结果，计算关键得分点视频片段每一帧内的多个目标框之间的空间位置关系，并根据目标框中的空间位置信息与预设得分位置信息进行分析，判断当前目标框在是否符合赋分要求，并根据赋分要求获得当前目标框的赋分权重； 获得当前目标框在不同场景下的赋分权重；并将多个目标框的赋分结果进行累计输出，将累计后的赋分发送至数据接收端。

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