CN109410104A - 基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,采用一种基于人工智能的方式,利用机器学习的原理,让教师在上课之前训练计算机,让其具有自动识别和分类的功能。这样学生在上传好每一幅显微镜图像的同时,教学终端系统自动为其打分,并反馈给学生,学生移动终端则会出现该次上传作业的分数,便于其及时修正;教师可以将所有学生的课堂作业保存并生成一份报告,以记录该次课程的结果,便于统计。
Description
技术领域
本发明涉及显微教学互动领域,尤其是涉及一种基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统。
背景技术
显微数码互动教学系统随着无线技术的发展和显微成像技术的成熟而逐步发展。之前的无线互动系统利用无线路由系统,USB有线相机和平板电脑等硬件实现半无线互联,即无线路由系统与平板电脑无线连接,平板电脑与USB相机有线连接。由于光学成像的需要,显微镜光学系统与USB相机必须通过硬件接口连接,图像才能由显微镜进入到相机的感光芯片进而数码成像。所以平板电脑与显微镜成像系统之间必须通过USB线连接,而无法自由移动。同时由于USB相机的驱动问题,不是所有操作系统的平板都能使用。正是这些局限性,促成全无线的显微数码互动教学系统的出现。全无线系统的概念是指学生终端设备与相机之间无线连接,相机与路由器之间无线连接,实现便携式显微镜无线互动教室,取消了配套的平板电脑,改用学生自带的跨平台移动终端设备如智能手机、平板电脑等,兼容安卓(Android),苹果(IOS),微软(Windows)。这种显微镜数码全无线教学系统降低了数码教室的成本,减少了教室维护成本,外观上更整洁,教学方式上更灵活。
由于数码显微镜的出现和无线互联技术的发展,数码显微镜无线网络教学目前得到了前所未有的发展。教师可以通过网络访问网络中每一台数码显微镜,实时监控和获取显微镜下图像,以便直接指导每一个学生的实验过程。学生可以通过无线终端设备接入同一网络,打开并访问各自的显微镜,在数码终端上实时观察显微镜下标本的状态,并随时拍照保存标本的图像,以便于后续处理或者上交作业。该技术的出现大大方便了教师的上课教学,教师通过数码化的方式,将教学内容以电子图片或影像的方式教授给学生,提高了上课的效率。学生也实现利用数码终端直接访问显微镜,数字化拍照,标注。学生不用再在纸上手画图像添加标注,上交作业。此项发明技术的出现既方便教师的授课,也方便了学生的学习和作业上交,从而得到了广泛地应用。
目前市场上的显微数码教学系统需要教师对于学生上传的作业进行打分,并且反馈给学生。但在课堂学生比较多的情况下,教师无法在规定时间内完成打分,这样不利于学生及时知道自己的结果和成绩。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,使教师能够在课堂学生比较多的情况下,在规定时间内及时完成打分,有利于学生及时知道自己的结果和成绩。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,包括教学终端、教学用数码显微镜、无线路由系统、多个学生用数码显微镜和相对应的学生移动终端,
所述的教学终端设置有独立运作的图像传输中心和课堂互动中心两个模块,图像传输中心通过无线路由系统将教学终端和所有学生数码显微镜连接,访问并实时监控镜下图像,课堂互动中心通过无线路由系统将教学终端和每一台学生移动终端连接,实现屏幕广播、互动聊天和接收作业及下发报告;
所述的课堂互动中心设置有智能分析处理单元,使用Hu矩特征,形态学特征和梯度直方图三部分特征组成显微镜图像特征定量表征每一幅图像。教师终端上传标准图像和非标准图像用于训练。对于每一幅显微镜图像生成一组上述的三位综合特征,将这些三位综合特征和所对应的图像标记输入至训练器,训练器采用随机森林模型对每一幅显微镜图像特征进行训练,并输出最终训练模型。由最终训练模型对学生上传的作业进行智能分析并对每一幅学生输入的显微镜图像进行自动打分,打分的原则按该幅显微镜图像接近于标准图像到远离标准图像分数由高到低;
所述学生移动终端与所述学生用数码显微镜之间通过无线路由系统无线连接,实时显示学生用数码显微镜的图像并传输到学生移动终端,学生移动终端设置有图像显示APP软件,图像显示APP软件通过无线路由系统与教学终端连接,用于接收屏幕广播,互动聊天和上传作业等功能。
与现有技术相比,本发明的优点在于采用一种基于人工智能的方式,利用机器学习的原理,让教师在上课之前训练计算机,让其具有自动识别和分类的功能。这样学生在上传好每一幅显微镜图像的同时,教学终端系统自动为其打分,并反馈给学生,学生移动终端则会出现该次上传作业的分数,便于其及时修正;教师可以将所有学生的课堂作业保存并生成一份报告,以记录该次课程的结果,便于统计。
教学终端包括图像传输中心和课堂互动中心两个模块,使两个模块同时独立运作,互不干扰。
用三位综合特征来表征每一幅显微镜图像,既考虑到旋转平移缩放不变性,又考虑到图像的形态学和纹理特征,能有效的区分标准与非标准图像。
每一幅显微镜图像采用7维Hu矩特征,9维形态学特征和80维梯度直方图特征组成96维三位综合特征来表征,并用数字1来标记标准图像,用数字0来标记非标准图像。
所述的随机森林模型基于2000棵决策树的森林结构,每一棵决策树设置有100个节点,当所有显微镜图像的三位综合特征进入这些决策树之后,计算整个森林的熵值,如果熵小于0.95则随机打乱决策树的排列位置,直到计算所得熵值大于等于0.95,算法收敛,将此时得到的随机森林排列和节点设置作为最终训练模型。该系统的好处在于应用大规模树形结构,使得训练出来的模型更趋近于大概率模型,符合统计学规律,识别的准确率更高。
数码显微镜包括内置或外置的无线WIFI相机,无线WIFI相机采用5G无线WIFI协议。5G无线WIFI采用802.11ac协议,是第五代无线WIFI传输技术,其最大特征在于无线传输速度快。并且在本技术中使用5G无线WIFI技术的原因在于教室是一个高密网络环境,空间小但是负载的设备多。目前市场上支持的5G信号传输速度可以达到2GMbps以上,并且路由器之间辐射的5G信号之间干扰较少。本发明中的所有无线WIIF相机均采用5G无线WIFI,保证系统网络的稳定性。
教学终端设置有一个独立的服务器用于接收学生的作业,学生移动终端通过图像显示APP软件连接到教学终端开启的服务器,采用分时上传技术上传学生作业。由于各个功能模块之间采用不同的网络端口,保证各个功能之间可以同时工作,互不干扰。为保证以下功能的正常独立工作:获得显微镜下实时图像、广播教学终端屏幕、师生之间聊天互动、上传和下发作业,教学终端开启了4个独立服务器和独立的网络端口,并在学生移动终端APP中开启了4个相应的上传端口,进而教学终端和学生移动终端之间可以同时使用这些功能,而不必分时切换,增加了系统的稳定性和易用性。而学生上传作业采用分时上传技术,可以保证每一份学生上传的作业都能被教学终端接收并不会造成网络堵塞。教学终端与学生移动终端属于一对多的情况,即一个教学终端需要接收多个学生移动终端的作业。分时上传技术是指当出现多个学生同时上传作业的时候,教学终端自动判断服务器是否繁忙,如果繁忙,则告诉学生移动终端稍后再传,如果不繁忙,则直接接收学生移动终端的作业。保证教学终端在同一时刻只对一个学生开放服务器,这样既保证学生的作业能够安全稳定地上交,也不会造成教室网络的拥堵。
学生移动终端通过图像显示APP软件完成微观图像与屏幕广播图像之间的画面切换。镜下微观图像与宏观图像之间的画面切换是通过学生移动终端图像显示APP软件完成,而不通过路由器和教室端实现。镜下微观图像是利用WIFI相机和显微镜光学系统生成的,宏观图像是利用学生移动终端设备自带相机生成的。在学生移动终端,镜下微观图像和宏观图像是同时存在的,学生通过APP上画面切换显示,也可同时显示,而互不影响。
屏幕广播是指教学终端通过无线路由系统与学生移动终端通信,教学终端直接发送信号至学生移动终端,告知其将要进行屏幕广播,学生移动终端通过网络端口发送命令请求获得教学终端屏幕图像,然后教学终端直接将屏幕图像发送至学生移动终端,学生移动终端接收到图像后显示,教学终端拥有强制广播和非强制广播的权利,即强制学生移动终端观看与否的权利,在非强制广播下,学生移动终端利用图像显示APP软件自行切换广播图像或微观图像的画面。
无线路由系统,包括无线接入控制器、POE交换器和多个无线接入点,每一个无线接入点采用5G无线WIFI和2.4G无线WIFI均开启的方案。学生移动终端设备的更新换代,越来越多的学生移动终端支持5G无线WIFI协议,但也有些学生移动终端不支持5G无线WIFI,只能支持2.4G无线WIFI。为了保证所有学生的移动终端均可以连接入网,本技术方案同时开启了5G无线WIFI和2.4G无线WIFI。通过信道隔离技术,可以保证5G无线信号与2.4G信号之间互不干扰,正常工作。
附图说明
图1为本发明互动教学系统连接拓扑结构图;
图2本发明支持三种操作系统的学生移动终端设备示意图;
图3本发明无线路由系统连接方式图;
图4本发明教学终端与无线WIFI相机和学生移动终端连接方式和数据传输方式图;
图5本发明教学终端软件界面及功能展示图;
图6本发明学生移动终端软件界面和功能展示图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员可以更好地理解本发明,下面结合附图和实施例对本发明技术方案进一步说明。
实施例:
如图1所示,一种基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,包括一个教学终端1、教学用数码显微镜2、无线路由系统3、多个学生用数码显微镜4和相对应的学生移动终端5。
如图2所示,学生移动终端5包括:安卓(Android),苹果(IOS)和微软(Windows),各个系统之间可以实现相同的功能,并且都可以与教学终端1之间通信和传递图像、文字等信息。
如图3所示,本发明采用的无线路由系统3包括一个无线接入控制器31(AccessController,AC),一个POE交换机32,多个无线接入点33(Access Point,AP),每一个无线接入点33采用5G无线WIFI和2.4G无线WIFI均开启的方案。教学用数码显微镜2和学生用数码显微镜4包括内置或外置的无线WIFI相机,无线WIFI相机采用5G无线WIFI协议。无线接入控制器31是用于配置每个无线接入点33,例如功率,信道,频率,发射WIFI信号等网络设置。POE交换机32只进行数据交换,不具有配置功能。无线接入点33负责连接无线WIFI相机和学生移动终端5。每一个无线接入点33最多可以连接16个无线WIFI相机和16个学生移动终端5。所有无线接入点33通过POE交换机32连成一个局域网,教学终端1通过网线连入PoE交换机32中,监控所有连接入网的无线WIFI相机并与所有的学生移动终端5进行数据交互。
如图4所示,教学终端1设置有独立运作的图像传输中心和课堂互动中心两个模块,两个模块之间同时独立运作,互不干扰。图像传输中心通过无线路由系统2将教学终端1和所有学生数码显微镜4连接,访问并实时监控镜下图像,课堂互动中心通过无线路由系统3将教学终端1和每一台学生移动终端5连接,实现屏幕广播、互动聊天和接收作业及下发报告;屏幕广播是指教学终端1通过无线路由系统3与学生移动终端5通信,学生移动终端5与学生数码显微镜4之间通过无线路由系统3无线连接,实时显示学生数码显微镜4的图像并传输到学生移动终端5,教学终端2直接发送信号至学生移动终端5,告知其将要进行屏幕广播,学生移动终端5通过网络端口发送命令请求获得教学终端2屏幕图像,然后教学终端1直接将屏幕图像发送至学生移动终端5,学生移动终端5接收到图像后显示,教学终端1拥有强制广播和非强制广播的权利,即强制学生移动终端5观看与否的权利,学生移动终端5设置有图像显示APP软件,图像显示APP软件通过无线路由系统3与教学终端1连接,在非强制广播下,学生移动终端5利用图像显示APP软件用于接收屏幕广播,互动聊天和上传作业等功能,自行切换广播图像或微观图像的画面。教学终端开启了4个独立服务器和独立的网络端口,并在学生移动终端APP中开启了4个相应的上传端口,进而教学终端和学生移动终端之间可以同时使用这些功能,而不必分时切换,增加了系统的稳定性和易用性。教学终端1设置有一个独立的服务器用于接收学生的作业,学生移动终端5通过图像显示APP软件连接到教学终端1开启的服务器,采用分时上传技术上传学生作业。当出现多个学生同时上传作业的时候,教学终端自动判断服务器是否繁忙,如果繁忙,则告诉学生移动终端稍后再传,如果不繁忙,则直接接收学生移动终端的作业。保证教学终端在同一时刻只对一个学生开放服务器,这样既保证学生的作业能够安全稳定地上交,也不会造成教室网络的拥堵。
课堂互动中心设置有智能分析处理单元,采用7维Hu矩特征(详见Hu M在1962年发表的论文“Visual pattern recognition by moment invariants”),9维形态学特征(包括面积、周长、长轴、短轴、曲率、椭圆度)和80维梯度直方图特征(具体参阅Dalal和Triggs在2005年发表的论文“Histograms of oriented gradients for human detection”)组成96维三位综合特征来表征每一幅显微镜图像,教师终端上传标准图像和非标准图像用于训练,并用数字1来标记标准图像,用数字0来标记非标准图像。对于每一幅显微镜图像生成一组上述的三位综合特征,将这些三位综合特征和所对应的图像标记输入至训练器,训练器采用随机森林模型(详见Breiman在2001发表的论文“Random Forests”)对每一幅显微镜图像特征进行训练,随机森林模型基于2000棵决策树的森林结构,每一棵决策树设置有100个节点,当所有显微镜图像的三位综合特征进入这些决策树之后,计算整个森林的熵值,如果熵小于0.95则随机打乱决策树的排列位置,直到计算所得熵值大于等于0.95,算法收敛,将此时得到的随机森林排列和节点设置作为最终训练模型并输出最终训练模型。由最终训练模型对学生上传的作业进行智能分析并对每一幅学生输入的显微镜图像进行自动打分,打分的原则按该幅显微镜图像接近于标准图像到远离标准图像分数由高到低;
图5展示了教学终端的软件界面及功能,图6展示了学生移动终端APP的软件界面及功能。教学终端需要在学生进入课堂之间设置本次课程内容,包括:课程名称、教师名字、本次课程包括的步骤数量和每个步骤的名称。点击开始按钮之后,教学终端将分别开启对应不同功能的服务器。学生在进入教室之后,选择一台数码显微镜作为本次课程的学生显微镜,打开各自安装好的APP,连接进入教室。在开始上课之后,学生移动终端一方面进入教学终端开启的服务器,进行上课互动;另一方面进入自己选择的数码显微镜,观看镜下图像。两种模式同时进行,学生可以选择性切换,也可同时观看。
Claims (9)
1.一种基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,包括教学终端、教学用数码显微镜、无线路由系统、多个学生用数码显微镜和相对应的学生移动终端,其特征在于:
所述的教学终端设置有独立运作的图像传输中心和课堂互动中心两个模块,图像传输中心通过无线路由系统将教学终端和所有学生数码显微镜连接,访问并实时监控镜下图像,课堂互动中心通过无线路由系统将教学终端和每一台学生移动终端连接,实现屏幕广播、互动聊天和接收作业及下发报告;
所述的课堂互动中心设置有智能分析处理单元,使用Hu矩特征,形态学特征和梯度直方图三部分特征组成显微镜图像特征定量表征每一幅图像,教师终端上传标准图像和非标准图像用于训练,对于每一幅显微镜图像生成一组上述的三位综合特征,将这些三位综合特征和所对应的图像标记输入至训练器,训练器采用随机森林模型对每一幅显微镜图像特征进行训练,并输出最终训练模型,由最终训练模型对学生上传的作业进行智能分析并对每一幅学生输入的显微镜图像进行自动打分,打分的原则按该幅显微镜图像接近于标准图像到远离标准图像分数由高到低;
所述学生移动终端与所述学生用数码显微镜之间通过无线路由系统无线连接,实时显示学生用数码显微镜的图像并传输到学生移动终端,学生移动终端设置有图像显示APP软件,图像显示APP软件通过无线路由系统与教学终端连接,用于接收屏幕广播,互动聊天和上传作业等功能。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:采用7维Hu矩特征,9维形态学特征和80维梯度直方图特征组成96维三位综合特征来表征每一幅显微镜图像,并用数字1来标记标准图像,用数字0来标记非标准图像。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:所述的随机森林模型基于2000棵决策树的森林结构,每一棵决策树设置有100个节点,当所有显微镜图像的三位综合特征进入这些决策树之后,计算整个森林的熵值,如果熵小于0.95则随机打乱决策树的排列位置,直到计算所得熵值大于等于0.95,算法收敛,将此时得到的随机森林排列和节点设置作为最终训练模型。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:数码显微镜包括内置或外置的无线WIFI相机,无线WIFI相机采用5G无线WIFI协议。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:教学终端设置有一个独立的服务器用于接收学生的作业,学生移动终端通过图像显示APP软件连接到教学终端开启的服务器,采用分时上传技术上传学生作业。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:学生移动终端通过图像显示APP软件完成微观图像与屏幕广播图像之间的画面切换。
7.根据权利要求6所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:屏幕广播是指教学终端通过无线路由系统与学生移动终端通信,教学终端直接发送信号至学生移动终端,告知其将要进行屏幕广播,学生移动终端通过网络端口发送命令请求获得教学终端屏幕图像,然后教学终端直接将屏幕图像发送至学生移动终端,学生移动终端接收到图像后显示,教学终端拥有强制广播和非强制广播的权利,即强制学生移动终端观看与否的权利,在非强制广播下,学生移动终端利用图像显示APP软件自行切换广播图像或微观图像的画面。
8.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:所述的无线路由系统包括无线接入控制器、POE交换器和多个无线接入点,每一个无线接入点采用5G无线WIFI和2.4G无线WIFI均开启的方案。
9.根据权利要求1所述的基于机器学习的显微全无线互动教学传输及辅助上课系统,其特征在于:所述的学生移动终端的系统包括安卓、苹果和微软。
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