本發(fā)明涉及流程自動(dòng)化評(píng)估領(lǐng)域，具體涉及基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能(ai)技術(shù)的飛速發(fā)展，其在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用逐漸受到重視。在理、化、生實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)過程往往需要學(xué)生嚴(yán)格按照操作步驟完成，若出現(xiàn)步驟遺漏或時(shí)序錯(cuò)誤，可能導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果不準(zhǔn)確甚至失敗。當(dāng)前技術(shù)實(shí)現(xiàn)多為僅能對(duì)實(shí)驗(yàn)過程中實(shí)時(shí)獲取的幀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和判斷，這種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠快速識(shí)別學(xué)生的操作是否符合實(shí)驗(yàn)要求，實(shí)時(shí)反饋錯(cuò)誤，幫助學(xué)生及時(shí)糾正操作。然而，這種實(shí)時(shí)判斷的方式也存在明顯的局限性。

2、首先，實(shí)時(shí)幀判斷只能對(duì)當(dāng)下的操作進(jìn)行分析，無法結(jié)合實(shí)驗(yàn)的整體時(shí)序和歷史操作數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)估。這意味著系統(tǒng)無法識(shí)別某些因前期步驟錯(cuò)誤導(dǎo)致的連鎖反應(yīng)或潛在問題，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果的偏差。這種局限性使得系統(tǒng)在處理復(fù)雜實(shí)驗(yàn)流程時(shí)顯得力不從心。

3、其次，由于缺乏歷史數(shù)據(jù)的支撐，系統(tǒng)無法對(duì)學(xué)生的操作習(xí)慣、錯(cuò)誤模式等進(jìn)行深度分析和總結(jié)，進(jìn)而無法提供針對(duì)性的個(gè)性化建議和長期改進(jìn)策略。這樣一來，雖然能在短時(shí)間內(nèi)幫助學(xué)生改正錯(cuò)誤，但無法對(duì)學(xué)生的整體實(shí)驗(yàn)?zāi)芰μ嵘鸬介L期的促進(jìn)作用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供了基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，能夠自動(dòng)分析學(xué)生實(shí)驗(yàn)操作的準(zhǔn)確性，大大提高了實(shí)驗(yàn)教學(xué)的效果和效率。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，包括以下步驟：

4、s1.數(shù)據(jù)收集，采用數(shù)據(jù)收集裝置直接獲取、或從數(shù)據(jù)源提取視頻；

5、s2.視頻分析，對(duì)視頻進(jìn)行分析檢測(cè)，將視頻按事件進(jìn)行分拆并生成檢測(cè)數(shù)據(jù)；

6、s3.時(shí)序分析，將每個(gè)事件的時(shí)序與系統(tǒng)指定時(shí)序進(jìn)行比對(duì)，判斷其步驟是否正確；

7、s4.時(shí)長分析，將每個(gè)事件的時(shí)長與系統(tǒng)指定時(shí)長進(jìn)行比對(duì)，判斷其持續(xù)時(shí)間是否在合理范圍內(nèi)；

8、s5.前置條件分析，將每個(gè)事件發(fā)生前后的條件與系統(tǒng)指定條件進(jìn)行比對(duì)，判斷其是否滿足條件；

9、s6.結(jié)果存儲(chǔ)與反饋，存儲(chǔ)分析結(jié)果并將結(jié)果反饋給相關(guān)人員。

10、進(jìn)一步的，還包括以下步驟：

11、s7.系統(tǒng)優(yōu)化，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化事件分析和條件判斷的準(zhǔn)確性。

12、進(jìn)一步的，步驟s2中，檢測(cè)數(shù)據(jù)包括視頻源地址、事件類型、位置、置信度。

13、進(jìn)一步的，步驟s4中，系統(tǒng)指定時(shí)長基于歷史數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)模型來確定。

14、進(jìn)一步的，步驟s5中，系統(tǒng)指定條件包括環(huán)境狀態(tài)、系統(tǒng)資源的可用性、事件之間的依賴關(guān)系。

15、進(jìn)一步的，步驟s5中，前置條件分析采用規(guī)則引擎或邏輯判斷模塊，規(guī)則引擎的規(guī)則為預(yù)先設(shè)定或通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)生成。

16、相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益技術(shù)效果：

17、本發(fā)明的基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，能夠在多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景下有效分析和判斷事件的時(shí)序、時(shí)長和相關(guān)條件，從而做出準(zhǔn)確的決策；可以減少因人為因素導(dǎo)致的錯(cuò)誤，提升了整體操作的可靠性和安全性。

技術(shù)特征：

1.基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，其特征在于，還包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，其特征在于：步驟s2中，檢測(cè)數(shù)據(jù)包括視頻源地址、事件類型、位置、置信度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，其特征在于：步驟s4中，系統(tǒng)指定時(shí)長基于歷史數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)模型來確定。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，其特征在于：步驟s5中，系統(tǒng)指定條件包括環(huán)境狀態(tài)、系統(tǒng)資源的可用性、事件之間的依賴關(guān)系。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于ai事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，其特征在于：步驟s5中，前置條件分析采用規(guī)則引擎或邏輯判斷模塊，規(guī)則引擎的規(guī)則為預(yù)先設(shè)定或通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)生成。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了基于AI事件時(shí)序時(shí)長分析的流程評(píng)估方法，包括以下步驟：S1.數(shù)據(jù)收集，采用數(shù)據(jù)收集裝置直接獲取、或從數(shù)據(jù)源提取視頻；S2.視頻分析，對(duì)視頻進(jìn)行分析檢測(cè)，將視頻按事件進(jìn)行分拆并生成檢測(cè)數(shù)據(jù)；S3.時(shí)序分析，將每個(gè)事件的時(shí)序與系統(tǒng)指定時(shí)序進(jìn)行比對(duì)，判斷其步驟是否正確；S4.時(shí)長分析，將每個(gè)事件的時(shí)長與系統(tǒng)指定時(shí)長進(jìn)行比對(duì)，判斷其持續(xù)時(shí)間是否在合理范圍內(nèi)；S5.前置條件分析，將每個(gè)事件發(fā)生前后的條件與系統(tǒng)指定條件進(jìn)行比對(duì)，判斷其是否滿足條件；S6.結(jié)果存儲(chǔ)與反饋，存儲(chǔ)分析結(jié)果并將結(jié)果反饋給相關(guān)人員。本發(fā)明提供能夠自動(dòng)分析學(xué)生實(shí)驗(yàn)操作的準(zhǔn)確性，大大提高了實(shí)驗(yàn)教學(xué)的效果和效率。

技術(shù)研發(fā)人員：朱昱光,盧極清,唐佐壽,林山
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州長鵬光電科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2