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申请/专利权人：前海蜂鸟谷教育科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及图形化编程领域，提供了辅助少儿智能编程的方法、装置和计算机存储介质。所述方法包括：在少儿智能编程过程中，实时采集当前智能编程积木构成的图像；对当前智能编程积木构成的图像进行智能识别，获取该图像中智能编程积木的类型；从图像中提取当前智能编程积木的编程信息；根据图像中智能编程积木的类型和当前智能编程积木的编程信息，使用预设算法判断当前进行的少儿智能编程是否发生错误；若判断当前进行的少儿智能编程发生错误，则将图像映射至编程平台的编程区；在编程平台的编程区以特定方式提示当前智能编程错误，以使少儿对智能编程积木重新操作。本申请的技术方案可以自动分析编程错误的真正原因后给予少儿明确、有效的提示。

主权项：1.一种辅助少儿智能编程的方法，其特征在于，所述方法包括：在少儿智能编程过程中，实时采集当前智能编程积木构成的图像；采用已训练模型对所述当前智能编程积木构成的图像进行智能识别，获取所述图像中智能编程积木的类型，在对模型进行训练以得到所述已训练模型时，通过数据增强技术对既有的图像样本进行变化，或者，在对模型进行训练前获取既有的图像样本对中每一个图像样本对的区别特征，在对模型进行训练过程中采用所述区别特征对模型进行调参；从所述图像中提取所述当前智能编程积木的编程信息，所述当前智能编程积木的编程信息包括所述图像中智能编程积木的位置以及所述智能编程积木相互之间的连接关系，所述连接关系体现为智能编程积木实物在现实世界的一种拓扑，所述从所述图像中提取所述当前智能编程积木的编程信息包括：获取待识别对象对应的点集在第一图像层中各层图像的第一特征值和第一特征向量；对预设图像进行解析处理，生成参考图像；获取所述参考图像的点集在第二图像层中各层图像的第二特征值和第二标特征向量；利用图像层从顶层至底层的识别策略，在所述待识别对象对应图像的第i层图像上将待识别对象的各子点集的第一特征值、所述第一特征向量分别与所述参考图像的第i层图像对应第二特征值、第二特征向量进行比较；若比较结果满足预设条件，则将所述待识别对象的子点集的位置作为所述参考图像的第i层图像的位置，若比较结果不满足预设条件，则将所述待识别对象的子点集的位置坐标作为待识别对象对应图像的第i-1层图像的待识别区域，并重复执行将待识别区域中的各子点集的第一特征值、第一特征向量分别与所述参考图像的第i层对应特征值、特征向量进行比较的操作，直至比较结果满足预设条件；连通所述待识别对象对应图像的第i层图像中在参考图像的第i层图像的位置，得到所述当前智能编程积木构成的图像中智能编程积木相互之间的连接关系；根据所述图像中智能编程积木的类型和当前智能编程积木的编程信息，使用预设算法判断当前进行的少儿智能编程是否发生错误；若判断当前进行的少儿智能编程发生错误，则将所述当前智能编程积木构成的图像映射至编程平台的编程区，所述将所述当前智能编程积木构成的图像映射至编程平台的编程区包括：将所述当前智能编程积木构成的图像中的智能编程积木边缘、颜色、形状以及连接关系转化为计算机可读取的数字信号；使用所述编程平台提供的API接口创建一个自定义积木模块；将所述数字信号传递给所述自定义积木模块，并在其中解析所述数字信号；根据解析结果，在所述编程区中执行相应的代码操作，从而将所述当前智能编程积木构成的图像映射至编程平台的编程区；在所述编程平台的编程区以特定方式提示当前智能编程错误，以使少儿对智能编程积木重新操作。

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