CN112351291A - 一种基于ai人像分割的教学互动方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AI人像分割的教学互动方法、装置及设备，该方法包括：采集教师图像；通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；将目标教师图像通过直播形式进行推流。本发明实施例可实现在线上教育场景中，根据课程内容对教师图像中的背景区域进行更换，提升学生观看体验及教学趣味性。
Description
技术领域
本发明涉及在线教育技术领域，尤其涉及一种基于AI人像分割的教学互动方法、装置及设备。
背景技术
在当前的线上教育场景中，通常的教学模式是老师端通过摄像头等设备将教师画面通过在线直播的方式同步到学生端，课件及其他教学资料则主要通过屏幕捕捉的方式直播同步给学生端。学生在老师摄像头画面中只能看到老师的画面，该模式主要存在以下两点问题：老师身后复杂的背景也会一同直播出去，影响学生观看体验；现有的直播课由于缺乏充分交互会导致教学过程较为枯燥，不利于学生学习。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于AI人像分割的教学互动方法、装置及设备，旨在解决现有技术中在线直播方式老师背后背景无法变更，与学生互动性差的技术问题。
本发明的技术方案如下：
一种基于AI人像分割的教学互动方法，所述方法包括：
采集教师图像；
通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；
获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；
将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；
将目标教师图像通过直播形式进行推流。
进一步地，所述采集教师图像，包括:
通过摄像头获取环境光，若环境光满足预定条件，则采集教师图像。
进一步优选地，所述通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域，包括：
获取预先训练好的人像深度学习模型对教师图像进行分割处理，获取人像区域和背景区域的mask图。
进一步优选地，所述将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像，包括：
根据人像区域、背景区域分离的mask图，人像区域使用原图像的像素值，背景区域使用预置素材图像的像素值。
优选地，所述获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材，包括：
获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的图像和/或视频。
进一步地，所述将目标教师图像通过直播形式进行推流，包括：
将目标教师图像进行编码后，推送至cdn节点。
进一步地，所述采集教师图像前，还包括：
预先对素材进行编辑并存储。
本发明的另一实施例提供了一种基于AI人像分割的教学互动设置，装置包括：
图像采集模块，用于采集教师图像；
图像处理模块，用于通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；
素材匹配模块，用于获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；
素材填充模块，用于将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；
直播推流模块，用于将目标教师图像通过直播形式进行推流。
本发明的另一实施例提供了一种基于AI人像分割的教学互动设备，所述设备包括至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于AI人像分割的教学互动方法。
本发明的另一实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于AI人像分割的教学互动方法。
有益效果：本发明实施例可实现在线上教育场景中，根据课程内容对教师图像中的背景区域进行更换，提升学生观看体验及教学趣味性。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明一种基于AI人像分割的教学互动方法较佳实施例的流程图；
图2为本发明一种基于AI人像分割的教学互动装置的较佳实施例的功能模块示意图；
图3为本发明一种基于AI人像分割的教学互动设备的较佳实施例的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。以下结合附图对本发明实施例进行介绍。
本发明实施例提供了一种基于AI人像分割的教学互动方法。请参阅图1，图1为本发明一种基于AI人像分割的教学互动方法较佳实施例的流程图。如图1所示，其包括步骤：
步骤S100、采集教师图像；
步骤S200、通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；
步骤S300、获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；
步骤S400、将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；
步骤S500、将目标教师图像通过直播形式进行推流。
具体实施时，本发明实施例通过AI技术对摄像头采集的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域，将人像区域分割出来，将背景区域用预置的素材替换。其中预置的素材可以与老师当前教授的课程内容相结合，例如数学课，可以采用数学相关的背景素材，以此提升教学的趣味性。AI(ArtificialIntelligence，人工智能)技术研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。本发明实施例的AI技术可采用深度学习模型对教师图像进行处理。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对图像等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别图像数据。
摄像头采集到教师上课画面，送入预先训练好的深度学习人像分割模型中，获取图像的人像区域和背景区域分布，再用预置的素材(图像、视频、PPT等)替换图像中的背景区域，得到背景替换后的教师图像，将该图像以直播形式进行推流，学生端看到的教师图像即进行背景替换后的图像。
进一步地，采集教师图像，包括:
通过摄像头获取环境光，若环境光满足预定条件，则采集教师图像。
具体实施时，本发明通过高清摄像头获取环境光，对环境光的亮度进行判断，判断环境光亮度是否满足预设的亮度，若满足预设的亮度，则对当前教师进行采集。若不满足预设的亮度，则提示用户调亮环境光。
进一步地，通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域，包括：
获取预先训练好的人像深度学习模型对教师图像进行分割处理，获取人像区域和背景区域的mask图。
具体实施时，用预先训练好的人像分割深度学习模型对图像进行分割处理，得到人像区域、背景区域分离的mask图，mask是位图，来选择哪个像素允许拷贝，哪个像素不允许拷贝。如果mask像素的值是非0的，就拷贝它，否则不拷贝。
得到的mask中，感兴趣的区域是白色的，表明感兴趣区域的像素都是非0，而非感兴趣区域都是黑色，表明那些区域的像素都是0。mask图像中人像区域像素值为1，背景区域像素值为0。
进一步地，将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像，包括：
根据人像区域、背景区域分离的mask图，人像区域使用原图像的像素值，背景区域使用预置素材图像的像素值。
具体实施时，根据人像区域、背景区域分离的mask图，人像区域使用原图像的像素值，背景区域使用预置素材图像的像素值。
进一步地，获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材，包括：
获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的图像和/或视频。
具体实施时，素材可以是图像和/或视频。假如获取当前直播课的课程内容为数学课，则从素材库中查找与数学课匹配的图像和/或视频，从而使学生沉浸其中，提高学习效率。
进一步地，将目标教师图像通过直播形式进行推流，包括：
将目标教师图像进行编码后，推送至cdn节点。
具体实施时，当前主流的直播推流是将本地图像编码(H264、265等)后推送到cdn(Content Delivery Network，内容分发网络节点)，观众通过cdn地址拉流观看，遵循RTMP协议CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
进一步地，采集教师图像前，还包括：
预先对素材进行编辑并存储。
具体实施时，用户预先对图像和/或视频等素材根据课程内容进行编辑，并将素材存储在后台服务器中。
由以上方法实施例可知，本发明提供了一种基于AI人像分割的教学互动方法，采集教师图像；通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；将目标教师图像通过直播形式进行推流。本发明实施例可实现在线上教育场景中，根据课程内容对教师图像中的背景区域进行更换，提升学生观看体验及教学趣味性。
需要说明的是，上述各步骤之间并不必然存在一定的先后顺序，本领域普通技术人员，根据本发明实施例的描述可以理解，不同实施例中，上述各步骤可以有不同的执行顺序，亦即，可以并行执行，亦可以交换执行等等。
本发明另一实施例提供一种基于AI人像分割的教学互动装置，如图2所示，装置1包括：
图像采集模块11，用于采集教师图像；
图像处理模块12，用于通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；
素材匹配模块13，用于获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；
素材填充模块14，用于将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；
直播推流模块15，用于将目标教师图像通过直播形式进行推流。
具体实施方式见方法实施例，此处不再赘述。
本发明另一实施例提供一种基于AI人像分割的教学互动设备，如图3所示，设备10包括：
一个或多个处理器110以及存储器120，图3中以一个处理器110为例进行介绍，处理器110和存储器120可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
处理器110用于完成，设备10的各种控制逻辑，其可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISCMachine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器110还可以是任何传统处理器、微处理器或状态机。处理器110也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP核、或任何其它这种配置。
存储器120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的基于AI人像分割的教学互动方法对应的程序指令。处理器110通过运行存储在存储器120中的非易失性软件程序、指令以及单元，从而执行设备10的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于AI人像分割的教学互动方法。
存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据设备10使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个单元存储在存储器120中，当被一个或者多个处理器110执行时，执行上述任意方法实施例中的基于AI人像分割的教学互动方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S500。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S500。
作为示例，非易失性存储介质能够包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦ROM(EEPROM)或闪速存储器。易失性存储器能够包括作为外部高速缓存存储器的随机存取存储器(RAM)。通过说明并非限制，RAM可以以诸如同步RAM(SRAM)、动态RAM、(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、Synchlink DRAM(SLDRAM)以及直接Rambus(兰巴斯)RAM(DRRAM)之类的许多形式得到。本文中所描述的操作环境的所公开的存储器组件或存储器旨在包括这些和/或任何其他适合类型的存储器中的一个或多个。
本发明的另一种实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被处理器执行时，使处理器执行上述方法实施例的基于AI人像分割的教学互动方法。例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S500。
以上所描述的实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施例可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存在于计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
除了其他之外，诸如"能够'、"能"、"可能"或"可以"之类的条件语言除非另外具体地陈述或者在如所使用的上下文内以其他方式理解，否则一般地旨在传达特定实施方式能包括(然而其他实施方式不包括)特定特征、元件和/或操作。因此，这样的条件语言一般地还旨在暗示特征、元件和/或操作对于一个或多个实施方式无论如何都是需要的或者一个或多个实施方式必须包括用于在有或没有输入或提示的情况下判定这些特征、元件和/或操作是否被包括或者将在任何特定实施方式中被执行的逻辑。
已经在本文中在本说明书和附图中描述的内容包括能够提供基于AI人像分割的教学互动方法及装置的示例。当然，不能够出于描述本公开的各种特征的目的来描述元件和/或方法的每个可以想象的组合，但是可以认识到，所公开的特征的许多另外的组合和置换是可能的。因此，显而易见的是，在不脱离本公开的范围或精神的情况下能够对本公开做出各种修改。此外，或在替代方案中，本公开的其他实施例从对本说明书和附图的考虑以及如本文中所呈现的本公开的实践中可能是显而易见的。意图是，本说明书和附图中所提出的示例在所有方面被认为是说明性的而非限制性的。尽管在本文中采用了特定术语，但是它们在通用和描述性意义上被使用并且不用于限制的目的。
Claims (10)
1.一种基于AI人像分割的教学互动方法,其特征在于,所述方法包括：
采集教师图像；
通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；
获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；
将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；
将目标教师图像通过直播形式进行推流。
2.根据权利要求1所述的基于AI人像分割的教学互动方法，其特征在于，所述采集教师图像，包括:
通过摄像头获取环境光，若环境光满足预定条件，则采集教师图像。
3.根据权利要求2所述的基于AI人像分割的教学互动方法，其特征在于，所述通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域，包括：
获取预先训练好的人像深度学习模型对教师图像进行分割处理，获取人像区域和背景区域的mask图。
4.根据权利要3所述的基于AI人像分割的教学互动方法，其特征在于，所述将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像，包括：
根据人像区域、背景区域分离的mask图，人像区域使用原图像的像素值，背景区域使用预置素材图像的像素值。
5.根据权利要求4所述的基于AI人像分割的教学互动方法，其特征在于，所述获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材，包括：
获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的图像和/或视频。
6.根据权利要求5所述的基于AI人像分割的教学互动方法，其特征在于，所述将目标教师图像通过直播形式进行推流，包括：
将目标教师图像进行编码后，推送至cdn节点。
7.根据权利要求6所述的基于AI人像分割的教学互动方法，其特征在于，所述采集教师图像前，还包括：
预先对素材进行编辑并存储。
8.一种基于AI人像分割的教学互动装置，其特征在于，所述装置包括：
图像采集模块，用于采集教师图像；
图像处理模块，用于通过AI技术对采集到的教师图像进行处理，获取教师对应的人像区域；
素材匹配模块，用于获取当前直播课的课程内容，根据课程内容匹配对应的素材；
素材填充模块，用于将所述素材将教师图像的背景区域进行填充，生成目标教师图像；
直播推流模块，用于将目标教师图像通过直播形式进行推流。
9.一种基于AI人像分割的教学互动设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一项所述的基于AI人像分割的教学互动方法。
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的基于AI人像分割的教学互动方法。
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