CN110752008A - 大学生抑郁症智能预警系统 - Google Patents

大学生抑郁症智能预警系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110752008A
CN110752008A CN201910951779.8A CN201910951779A CN110752008A CN 110752008 A CN110752008 A CN 110752008A CN 201910951779 A CN201910951779 A CN 201910951779A CN 110752008 A CN110752008 A CN 110752008A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
depression
client
early warning
student
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910951779.8A
Other languages
English (en)
Inventor
李钊锋
陈政
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanfang College Of Sun Yai-Sen University
Original Assignee
Nanfang College Of Sun Yai-Sen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanfang College Of Sun Yai-Sen University filed Critical Nanfang College Of Sun Yai-Sen University
Priority to CN201910951779.8A priority Critical patent/CN110752008A/zh
Publication of CN110752008A publication Critical patent/CN110752008A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

本发明公开大学生抑郁症智能预警系统,包括:通过学生客户端来实现采集学生的面部表情和情绪状态数据,并将采集到的数据上传至云服务器;云服务器对采集到的的数据进行保存并做大数据分析,将分析结果发送到教师客户端供教师查阅;管理员客户端能查看并管理云服务器采集以及分析的所有数据和信息。该大学生抑郁症智能预警系统通过对学生面部表情和情绪状态的分析,实现了对患有抑郁症的大学生进行智能识别,帮助大学教师及时发现疑似抑郁的学生,及时予以干预,避免学生的抑郁状况恶化。

Description

大学生抑郁症智能预警系统
技术领域
本发明涉及预警技术领域,具体涉及大学生抑郁症智能预警系统。
背景技术
自国内高校扩招以来,大学生队伍日益庞大,出现心理障碍和行为问题的人数和比例也在不断攀升。有研究显示,情绪的抑郁问题,已成为大学生中仅次于强迫症状和人际关系敏感的第三大常见心理问题。大学生的抑郁情绪带来的负面影响越来越受到教育主管部门的关注,抑郁倾向大学生群体也成为心理危机干预与防治工作的主要对象。近年来,由抑郁症引发的大学生自杀现象偶有发生。现有的大学生抑郁症预警方法,大多是通过大学辅导员主动关注特定学生,效率低下,有部分患有抑郁症的学生难以被发现。
发明内容
本发明的目的是提供一种大学生抑郁症智能预警系统,该系统方便对患有抑郁症的大学生进行智能识别,并将识别数据反馈给大学辅导员,以便学校及时采取干预措施。
为了实现上述目的,本发明提供了一种大学生抑郁症智能预警系统,包括:学生客户端、教师客户端、管理员客户端和云服务器。
所述学生客户端为安装抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过学生账号登录;所述教师客户端为安装所述抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过教师账号登录;所述管理员客户端为安装所述抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过管理员账号登录。
所述抑郁症智能预警系统应用程序具有采集数据,传送数据,接收信息,查看信息和管理数据功能。
所述云服务器具有采集数据、保存数据、大数据分析和发送信息功能。
所述学生客户端、教师客户端、管理员客户端分别与所述云服务器连接。
优选地,所述学生客户端具有采集数据和传送数据的权限;所述智能手机有前置摄像头,用以拍摄学生的面部表情;所述抑郁症智能预警系统应用程序采集学生的面部表情数据和情绪状态数据,传送到云服务器;规定每个学生一天只能采集一次面部表情和情绪状态数据;所述情绪状态有三种供学生选择,包括“开心”、“一般”和“不开心”。
优选地,所述云服务器采集所述学生客户端传送的面部表情数据和情绪状态数据,保存并进行大数据分析,将分析结果发送到所述教师客户端;所述云服务器对面部表情数据进行分析时,产出的结果包括“积极”,“平淡”,“消极”;所述云服务器预先存储学生的个人信息,包括:院系、班级、性别、学号、姓名、负责老师。
优选地,所述教师客户端具有查看信息的权限;所述抑郁症智能预警系统应用程序接收云服务器发送的分析结果信息,供教师查阅。
优选地,所述管理员客户端具有查看信息和管理数据的权限;所述抑郁症智能预警系统应用程序能够查看并管理云服务器采集以及分析的所有数据和信息。
优选地,所述学生客户端、教师客户端和管理员客户端通过Wi-Fi或者4G网络与所述云服务器进行数据的交互。
根据上述技术方案,本发明实施例提供的大学生抑郁症智能预警系统,通过学生客户端来实现采集学生的面部表情和情绪状态数据,并将采集到的数据上传至云服务器;云服务器对采集到的的数据进行保存并做大数据分析,将分析结果发送到教师客户端供教师查阅;管理员客户端能查看并管理云服务器采集以及分析的所有数据和信息。这样就能通过对学生面部表情和情绪状态的分析,实现了对患有抑郁症的大学生进行智能识别,帮助大学教师及时发现疑似抑郁的学生,及时予以干预,避免学生的抑郁状况恶化。
附图说明
图1是本发明实施例提供的大学生抑郁症智能预警系统的结构示意图;图2是抑郁症智能预警系统应用程序的账号登录示意图。
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应该理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明技术方案,并不用于限制本发明技术方案的范围。
参见图1,本发明提供一种大学生抑郁症智能预警系统,包括:学生客户端、教师客户端、管理员客户端和云服务器。
参见图2,所述学生客户端为安装抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过学生账号登录;所述教师客户端为安装所述抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过教师账号登录;所述管理员客户端为安装所述抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过管理员账号登录。
所述抑郁症智能预警系统应用程序具有采集数据,传送数据,接收信息,查看信息和管理数据功能;所述云服务器具有采集数据、保存数据、大数据分析和发送信息功能。所述学生客户端、教师客户端、管理员客户端分别与所述云服务器连接。
本发明的优选实施方式中,所述学生客户端具有采集数据和传送数据的权限;所述智能手机有前置摄像头,用以拍摄学生的面部表情;所述抑郁症智能预警系统应用程序采集学生的面部表情数据和情绪状态数据,传送到云服务器;规定每个学生一天只能采集一次面部表情和情绪状态数据;所述情绪状态有三种供学生选择,包括“开心”、“一般”和“不开心”。所述云服务器采集所述学生客户端传送的面部表情数据和情绪状态数据,保存并进行大数据分析,将分析结果发送到所述教师客户端;所述云服务器对面部表情数据进行分析时,产出的结果包括“积极”,“平淡”,“消极”;所述云服务器预先存储学生的个人信息,包括:院系、班级、性别、学号、姓名、负责老师。所述教师客户端具有查看信息的权限;所述抑郁症智能预警系统应用程序接收云服务器发送的分析结果信息,供教师查阅。所述管理员客户端具有查看信息和管理数据的权限;所述抑郁症智能预警系统应用程序能够查看并管理云服务器采集以及分析的所有数据和信息。所述学生客户端、教师客户端和管理员客户端通过Wi-Fi或者4G网络与所述云服务器进行数据的交互。
示例性的,当学生A每天通过学生客户端拍摄了面部表情和选择了情绪状态后,数据将传送到云服务器进行保存。学生A每天只能上传一次面部表情和情绪状态数据。云服务器对采集自学生A的前7天的面部表情和情绪状态进行大数据分析,如果产出的结果为面部表情“消极”7次或情绪状态为“不开心”7次,则表明学生A疑似有抑郁倾向,云服务器将学生A标记为“疑似抑郁症患者”,并将学生A的个人信息以及“疑似抑郁症患者”的预警信息发送到负责学生A的教师A的教师客户端,这样,教师A就能通过智能提醒及时发现学生A疑似抑郁的情况,并对学生A进行及时干预,避免学生A的情绪状况恶化。否则,云服务器将不向教师A的教师客户端发送学生A的信息。
因此,应用本发明提供的实施例,实现了对患有抑郁症的大学生进行智能识别,帮助大学教师及时发现疑似抑郁的学生,及时予以干预,避免学生的抑郁状况恶化。
为了进一步提高本发明实施例的应用范围,本发明所述的系统还包括考勤功能。所述云服务器于每天凌晨0:00对前一天收集到的数据进行分析,筛选出未采集面部表情和情绪状态数据的学生信息,发送到负责教师的教师客户端,方便负责教师对该部分学生进行特别关注,了解未按时配合数据采集的原因。示例性的,学生B、学生C和学生D的负责教师分别是教师B、教师C和教师D,学生B、C和D在当天均没有采集面部表情和情绪状态数据,云服务器将于第二天0:00通过大数据分析后,智能筛选出学生B、C和D未采集数据的记录,标记为“未采集数据”,并将学生B、C和D的个人信息以及“未采集数据”的提醒信息分别发送到各自负责教师B、C和D的教师客户端。这样,教师B、教师C和教师D就能各自对所负责学生B、学生C和学生D进行及时跟进。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种大学生抑郁症智能预警系统,其特征在于,该大学生抑郁症智能预警系统包括:学生客户端、教师客户端、管理员客户端和云服务器;所述学生客户端为安装抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过学生账号登录;所述教师客户端为安装所述抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过教师账号登录;所述管理员客户端为安装所述抑郁症智能预警系统应用程序的智能手机,通过管理员账号登录;所述抑郁症智能预警系统应用程序具有采集数据,传送数据,接收信息,查看信息和管理数据功能;所述云服务器具有采集数据、保存数据、大数据分析和发送信息功能;所述学生客户端、教师客户端、管理员客户端分别与所述云服务器连接。
2.根据权利要求1所述的大学生抑郁症智能预警系统,其特征在于,所述学生客户端具有采集数据和传送数据的权限;所述智能手机有前置摄像头,用以拍摄学生的面部表情;所述抑郁症智能预警系统应用程序采集学生的面部表情数据和情绪状态数据,传送到云服务器;规定每个学生一天只能采集一次面部表情和情绪状态数据;所述情绪状态有三种供学生选择,包括“开心”、“一般”和“不开心”。
3.根据权利要求1所述的大学生抑郁症智能预警系统,其特征在于,所述云服务器采集所述学生客户端传送的面部表情数据和情绪状态数据,保存并进行大数据分析,将分析结果发送到所述教师客户端;所述云服务器对面部表情数据进行分析时,产出的结果包括“积极”,“平淡”,“消极”;所述云服务器预先存储学生的个人信息,包括:院系、班级、性别、学号、姓名、负责老师。
4.根据权利要求1所述的大学生抑郁症智能预警系统,其特征在于,所述教师客户端具有查看信息的权限;所述抑郁症智能预警系统应用程序接收云服务器发送的分析结果信息,供教师查阅。
5.根据权利要求1所述的大学生抑郁症智能预警系统,其特征在于,所述管理员客户端具有查看信息和管理数据的权限;所述抑郁症智能预警系统应用程序能够查看并管理云服务器采集以及分析的所有数据和信息。
6.根据权利要求1所述的大学生抑郁症智能预警系统,其特征在于,所述学生客户端、教师客户端和管理员客户端通过Wi-Fi或者4G网络与所述云服务器进行数据的交互。
CN201910951779.8A 2019-09-29 2019-09-29 大学生抑郁症智能预警系统 Pending CN110752008A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910951779.8A CN110752008A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 大学生抑郁症智能预警系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910951779.8A CN110752008A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 大学生抑郁症智能预警系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110752008A true CN110752008A (zh) 2020-02-04

Family

ID=69277786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910951779.8A Pending CN110752008A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 大学生抑郁症智能预警系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110752008A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113052427A (zh) * 2020-12-14 2021-06-29 北京易华录信息技术股份有限公司 一种基于视频数据的学生状态分析系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113052427A (zh) * 2020-12-14 2021-06-29 北京易华录信息技术股份有限公司 一种基于视频数据的学生状态分析系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107316257B (zh) 一种基于课堂学生行为分析的教学质量评估方法及系统
CN103955969B (zh) 一种学生课堂考勤统计系统
CN106228629B (zh) 一种基于人脸识别的课堂签到系统
CN109727167B (zh) 一种教学辅助系统
CN105280044B (zh) 一种面向孤独症谱系障碍儿童的智能教学系统
CN105139695A (zh) 一种基于脑电波采集的课堂教学监测方法及系统
CN108009754A (zh) 教学质量评估方法
CN108846914B (zh) 一种基于云平台的学生课堂考勤系统
CN109685692A (zh) 一种多维度学生学习行为的无感采集及分析系统
CN109584128A (zh) 一种基于云计算分析的全面教育学习平台
CN110752008A (zh) 大学生抑郁症智能预警系统
CN109271896B (zh) 一种基于图像识别的学生测评系统及方法
CN106846198A (zh) 一种计算机应用考试系统
CN111027863A (zh) 一种云计算应用在线培训方法
CN114240221A (zh) 一种基于移动互联网的远程培训智能管理系统
CN109118399B (zh) 一种数据统计系统
CN107832976A (zh) 一种基于感知分析的课堂教学质量分析系统
CN208283987U (zh) 一种智能点名系统
CN113990227A (zh) 一种用于智慧校园管理的电子班牌设备
CN109658306A (zh) 智能数学多媒体教学系统
CN111191859A (zh) 一种考研预测方法及系统
CN111489088A (zh) 一种基于大数据分析学生能力评估系统
CN110379512A (zh) 一种针对发展性功能障碍的数据评估方法及系统
CN110096648A (zh) 一种基于医学交流平台的定向信息推送系统及推送方法
KR20140087700A (ko) 공부 컨설팅과 관련된 데이터 분석 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20200204