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一种基于模型耦合的多模态科学实验评估本发明提出了一种基于模型耦合的多模态实验视频序列分别使用姿态评估模型和目标检测模型进行特征提取并进行融合，得到多维特2S2、流媒体服务器对所述科学实验视频序列分别S3、根据所述多维特征对科学实验视频序S4、获取实验操作的评分标准文档，并根据实S21、使用姿态评估模型按照预定频率从所述科学实验视频序列中提取学生的人体关S22、使用目标检测模型按照设定间隔从所述科学实验视频序列中识别并定位实验对特征提取网络包括下采样、基于LKA的视觉注意力神经网络和N预测关键点网络采用第一多阶段架构，每个阶段逐步精细化关键点位其中，F1(Loss)表示预测关键点网络的损失函数，S表示第一多阶段架构中的总阶段32.如权利要求1所述的一种基于模型耦合的多模态科学实验评估辅助方法，其特征在将所述提示信息输入多模态大模型，生成初步的实验评估内容，并3.如权利要求1所述的一种基于模型耦合的多模态科学实验评估辅助方法，其特征在4.一种基于模型耦合的多模态科学实验评估辅助系统，其视频采集模块，其配置为使用采集设备对学生的实验操作过程进特征提取模块，其配置为流媒体服务器对所述科学实验视频序操作分类模块，其配置为根据所述多维特征对知识库生成模块，其配置为获取实验操作的评分标准所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，所述计算机指令使所述计算机实现如权利要求1_3任一项所述的多模态科学实验评估辅助4维度评估结果以提高评估准确率的实验评估方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问5[0018]S21、使用姿态评估模型按照预定频率从所述科学实验视频序列中提取学生的人[0019]S22、使用目标检测模型按照设定间隔从所述科学实验视频序列中识别并定位实6[0040]操作分类模块，其配置为根据所述多维特征对科学实验视频序列进行分类和评[0051](3)通过融合姿态评估模型提取的人体关键点信息和目标检测模型识别的实验对7[0063]S21、使用姿态评估模型按照预定频率从所述科学实验视频序列中提取学生的人[0064]S22、使用目标检测模型按照设定间隔从所述科学实验视频序列中识别并定位实[0067]通过融合姿态评估模型提取的人体关键点信息和目标检测模型识别的实验对象89[0110]将识别到的操作序列(如"拿起滴定管"→"调节酸液高度"→"滴加酸液")与时间[0117]将多维特征作为多模态大模型的输入，在向量数据库中的拼写错误等)，并使用nlp工具(如NLTK或spaCy)将预处理后的文本内容进行进行内容分[0172]操作分类模块，其配置为根据所述多维特征对科学实验视频序列进行分类和评

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