基于神经网络机器学习识别实物镜下技能训练评价方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络机器学习识别实物镜下技能训练评价方法，其包括：采用基于神经网络的机器学习方法来对训练场景中的物体进行识别，得到多个物体、多个物体的包围框坐标和对应的物体类别，即将训练场景拆解；技能训练时，根据训练场景首次输入的图像定位训练场景中需要评分的物体，根据需要评分的物体识别对应的物体类别，根据物体类别判断执行对应的训练类别；持续追踪已经定位出来的每一个物体并且检测状态变化；当检测到物体的状态发生变化的时候，根据训练类别设定的规则对物体的变化状态进行评分，即当前操作的情况评分。本发明能够快速有效的得到训练操作评价，快速提升技能。