CN109523441A - 一种基于视频识别的教学管理方法和系统 - Google Patents

一种基于视频识别的教学管理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于视频识别的教学管理方法和系统，该方法包括：在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息，对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征，根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课，在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒，如此，通过分析学生的在听课时人脸特征和动作特征，对学生的听课状态进行有效监控，在发现学生开小差、发呆、瞌睡的时候，通过对学生进行振动提醒，在保障学生迅速清醒的同时，可以不扰乱课堂秩序、提高学生听课质量、不伤害学生的自尊心。

Description

一种基于视频识别的教学管理方法和系统
技术领域
本发明涉及教学管理技术领域，尤其涉及一种基于视频识别的教学管理方法和系统。
背景技术
课堂教学活动仍然是目前最为广泛采用的教学形式，在课堂教学活动中，由于目前学生学习压力大、精神疲惫或其他生理方面的原因，容易在课堂中产生注意力不集中现象，影响了课堂教学效果，在课堂教学活动中，有经验的教师往往能够从学生的表情和状态中判定学生注意力是否处于集中的状态，但是，由于课堂面积范围较大，教师在提醒注意力不集中的学生时，无法每次均走到该学生面前进行提醒，通过呼喊的方式呼叫学生又容易打断正常的教学活动秩序。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于视频识别的教学管理方法和系统；
本发明提出的一种基于视频识别的教学管理方法，包括：
在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息；
对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征；
根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课；
在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒。
优选地，所述根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课，具体包括：
将各个学生的人脸特征与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征进行比对，在学生的人脸特征与异常人脸特征集合中任一异常人脸特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常人脸特征包括发呆、打哈欠、睡觉；
将各个学生的动作特征与预设的异常动作特征集合中异常动作特征进行比对，在学生的动作特征与异常动作特征集合中任一异常动作特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
优选地，所述对学生进行听课提醒，具体包括：通过向学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息对学生进行听课提醒。
优选地，所述对学生进行听课提醒，具体包括：通过向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令对学生进行听课提醒，所述启动指令用于指示提醒机构进行振动。
一种基于视频识别的教学管理系统，包括：
采集模块，用于在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息；
识别模块，用于对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征；
判断模块，用于根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课；
提醒模块，用于在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒。
优选地，所述判断模块，具体用于：
将各个学生的人脸特征与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征进行比对，在学生的人脸特征与异常人脸特征集合中任一异常人脸特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常人脸特征包括发呆、打哈欠、睡觉；
将各个学生的动作特征与预设的异常动作特征集合中异常动作特征进行比对，在学生的动作特征与异常动作特征集合中任一异常动作特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
优选地，所述提醒模块，具体用于：通过向学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息对学生进行听课提醒。
优选地，所述提醒模块，具体用于：通过向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令对学生进行听课提醒，所述启动指令用于指示提醒机构进行振动。
本发明在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息，然后对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征，根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课，在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒，如此，通过分析学生的在听课时人脸特征和动作特征，对学生的听课状态进行有效监控，在发现学生开小差、发呆、瞌睡的时候，通过对学生进行振动提醒，在保障学生迅速清醒的同时，可以不扰乱课堂秩序、提高学生听课质量、不伤害学生的自尊心，进一步的，无需老师操作，减轻了教师的脑力劳动，让老师将精力放在课堂教学上，进一步提高课堂质量。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于视频识别的教学管理方法的流程示意图；
图2为本发明提出的一种基于视频识别的教学管理系统的模块示意图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种基于视频识别的教学管理方法，包括：
在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息。
在具体方案中，在教室中安装一个或多个摄像头，在教师教学过程中，对各个学生进行视频采集，所述一个或多个摄像头的视频采集范围覆盖整个教室，确保教室内所有学生的动作和面部表情拍摄清楚。
对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征。
根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课。
本步骤中，根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课包括：将各个学生的人脸特征与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征进行比对，在学生的人脸特征与异常人脸特征集合中任一异常人脸特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常人脸特征包括发呆、打哈欠、睡觉；将各个学生的动作特征与预设的异常动作特征集合中异常动作特征进行比对，在学生的动作特征与异常动作特征集合中任一异常动作特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
在具体方案中，对各个学生的视频信息进行人脸特征识别，得到各个学生的人脸特征，对各个学生的视频信息进行动作特征识别，得到各个学生的动作特征，然后，将各个学生的人脸特征与指示发呆、打哈欠、睡觉的异常人脸特征进行比较，在学生的人脸特征与指示发呆、打哈欠、睡觉的异常人脸特征匹配时，说明该学生当前处于发呆、打哈欠、睡觉等非正常听课状态，或者，将各个学生的动作特征与指示低头、频繁点头、睡觉的异常动作特征进行比较，在学生的人脸特征与指示低头、频繁点头、睡觉的异常动作特征匹配时，说明该学生当前处于低头玩手机、瞌睡、睡觉等非正常听课状态。
在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒。
本步骤中，对学生进行听课提醒包括：通过向学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息对学生进行听课提醒，和/或，通过向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令对学生进行听课提醒，所述启动指令用于指示提醒机构进行振动。
在具体方案中，在确定有学生处于非正常听课状态时，向该学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息，通过振动消息提醒该学生应当认真听课，和/或，向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令，提醒机构在接收到启动指令之后，发出振动提醒该学生应当认真听课。
参照图2，本发明提出的一种基于视频识别的教学管理系统，包括：
采集模块，用于在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息。
识别模块，用于对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征。
在具体方案中，在教室中安装一个或多个摄像头，在教师教学过程中，对各个学生进行视频采集，所述一个或多个摄像头的视频采集范围覆盖整个教室，确保教室内所有学生的动作和面部表情拍摄清楚。
判断模块，用于根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课。
判断模块具体用于：将各个学生的人脸特征与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征进行比对，在学生的人脸特征与异常人脸特征集合中任一异常人脸特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常人脸特征包括发呆、打哈欠、睡觉；将各个学生的动作特征与预设的异常动作特征集合中异常动作特征进行比对，在学生的动作特征与异常动作特征集合中任一异常动作特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
在具体方案中，对各个学生的视频信息进行人脸特征识别，得到各个学生的人脸特征，对各个学生的视频信息进行动作特征识别，得到各个学生的动作特征，然后，将各个学生的人脸特征与指示发呆、打哈欠、睡觉的异常人脸特征进行比较，在学生的人脸特征与指示发呆、打哈欠、睡觉的异常人脸特征匹配时，说明该学生当前处于发呆、打哈欠、睡觉等非正常听课状态，或者，将各个学生的动作特征与指示低头、频繁点头、睡觉的异常动作特征进行比较，在学生的人脸特征与指示低头、频繁点头、睡觉的异常动作特征匹配时，说明该学生当前处于低头玩手机、瞌睡、睡觉等非正常听课状态。
提醒模块，用于在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒。
提醒模块具体用于：通过向学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息对学生进行听课提醒，和/或，通过向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令对学生进行听课提醒，所述启动指令用于指示提醒机构进行振动。
在具体方案中，在确定有学生处于非正常听课状态时，向该学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息，通过振动消息提醒该学生应当认真听课，和/或，向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令，提醒机构在接收到启动指令之后，发出振动提醒该学生应当认真听课。
本实施方式在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息，然后对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征，根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课，在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒，如此，通过分析学生的在听课时人脸特征和动作特征，对学生的听课状态进行有效监控，在发现学生开小差、发呆、瞌睡的时候，通过对学生进行振动提醒，在保障学生迅速清醒的同时，可以不扰乱课堂秩序、提高学生听课质量、不伤害学生的自尊心，进一步的，无需老师操作，减轻了教师的脑力劳动，让老师将精力放在课堂教学上，进一步提高课堂质量。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于视频识别的教学管理方法，其特征在于，包括：
在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息；
对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征；
根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课；
在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒。
2.根据权利要求1所述的基于视频识别的教学管理方法，其特征在于，所述根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课，具体包括：
将各个学生的人脸特征与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征进行比对，在学生的人脸特征与异常人脸特征集合中任一异常人脸特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常人脸特征包括发呆、打哈欠、睡觉；
将各个学生的动作特征与预设的异常动作特征集合中异常动作特征进行比对，在学生的动作特征与异常动作特征集合中任一异常动作特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
3.根据权利要求1所述的基于视频识别的教学管理方法，其特征在于，所述对学生进行听课提醒，具体包括：通过向学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息对学生进行听课提醒。
4.根据权利要求1所述的基于视频识别的教学管理方法，其特征在于，所述对学生进行听课提醒，具体包括：通过向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令对学生进行听课提醒，所述启动指令用于指示提醒机构进行振动。
5.一种基于视频识别的教学管理系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于在教师教学过程中，采集各个学生的视频信息；
识别模块，用于对各个学生的视频信息进行人脸特征识别和动作特征识别，得到各个学生的人脸特征和动作特征；
判断模块，用于根据各个学生的人脸特征和动作特征判断是否有学生非正常听课；
提醒模块，用于在判断有学生非正常听课时，对该学生进行听课提醒。
6.根据权利要求5所述的基于视频识别的教学管理系统，其特征在于，所述判断模块，具体用于：
将各个学生的人脸特征与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征进行比对，在学生的人脸特征与异常人脸特征集合中任一异常人脸特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常人脸特征包括发呆、打哈欠、睡觉；
将各个学生的动作特征与预设的异常动作特征集合中异常动作特征进行比对，在学生的动作特征与异常动作特征集合中任一异常动作特征匹配时，判断该学生非正常听课，所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
7.根据权利要求5所述的基于视频识别的教学管理系统，其特征在于，所述提醒模块，具体用于：通过向学生佩戴的智能穿戴设备发送振动消息对学生进行听课提醒。
8.根据权利要求5所述的基于视频识别的教学管理系统，其特征在于，所述提醒模块，具体用于：通过向设置于学生座椅上用于发出振动的提醒机构发出启动指令对学生进行听课提醒，所述启动指令用于指示提醒机构进行振动。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190326

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