CN115511673A - 针对性在线学习培训管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对性在线学习培训管理系统，涉及政务培训技术领域，通过提供相关的课程分割技术，监控人员对于课程学习的进度，并自动对各个课程片段进行重要性判定，能够允许对应学习人员忽略一些常识性或者不重要的内容，监控其学习的关键内容；同步通过人脸识别技术，获取多角度人脸图像，基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量，计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别，如果有人作弊，可以实时预警并保存异常视频在服务器。
Description
技术领域
本发明属于培训管理技术领域，具体是针对性在线学习培训管理系统。
背景技术
针对一些退役军人来说，各地都存在一些云课堂，通过互联网展示一些常规的培训课程资源，各地事务局无法选课，还需要人工给学员开通账户，无法监控学员的学习环境和学习进度，也无法实现监控学员的学习过程，无法留痕。学习后没有生成台账，全靠人工对账。
那么如何通过“互联网+“云计算技术，配合丰富的线上课程资源库，对相关人员开展适应性培训和职业技能培训。利用自研算法精准计算学员的学习进度并根据学分配置，智能的计算学员学分，帮助管理者轻松的开设学习培训计划，并实时监控整个学习进度，防止作弊情况发生。基于此，提供一种解决方案。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了针对性在线学习培训管理系统。
针对性在线学习培训管理系统，包括：
视频同步单元，用于同步学习视频，视频同步单元用于将学习视频传输到播放监控单元，播放监控单元用于对学习视频进行学习监控操作，学习监控操作具体方式为：
步骤一：首先获取到学习视频把视频根据时长均等的分成t个时间片，此处t为预设数值，一般取值为64时间片或128时间片；
步骤二：将时间片标记为Pi，i＝1、...、t；
步骤三：之后获取到过往X1次针对该学习视频的测试题，根据测试题的考点出现在时间片中的次数，从而确定时间片的价值点Di，i＝1...n；
步骤四：对所有的时间片Pi的播放进行监控，具体为：
获取到任意时间片Pi的播放时长和原始时长，播放时长即为用户播放该时间片时所用时间，原始时长指代为时间片原本的时间长度，当任意播放时长占原始时长的比例超过X2时，将对应时间片的阅值标记为1，否则标记为0，X2为预设数值；
之后自动获取到每一个时间片Pi的阅值，将其标记为Yi，i＝1...n，Yi与Pi为一一对应关系；
利用公式计算每一个时间片Pi的实阅值Si，计算公式为：Si＝Yi×Di；
将所有的实阅值Si相加，得到的值标记为对应学习视频的学习点，当学习点超过X3时，产生初学信号，否则产生未有信号；X3为预设数值。
进一步地，步骤三中过往X1次指代为从当下时间开始算，往前推X1次测试，X1为预设数值。
进一步地，步骤三中确定价值点的具体方式为：
获取到所有时间片中对应出现测试题的考点的测试题数量，并将该数量标记为时间片的考点次，考点次具体指代为只要测试题中的考点在对应时间片的视频中出现时，即记一个考点次；
对应获取到所有的时间片Pi的所有的考点次，将所有的考点次相加之后，将对应时间片的考点次除以所有考点次之和，得到占比，将该占比标记为对应的时间片Pi的价值点Di，i＝1...n，Di与Pi为一一对应关系。
进一步地，播放监控单元用于将初学信号或未有信号传输到综合处理器；综合处理器在接收到播放监控单元传输的未有信号时自动驱动显示单元显示“当前学习视频用户未学习，不应给予学分”字眼。
进一步地，综合处理器接收播放监控单元传输的初学信号，并自动将学习视频标记为已学视频，分配学分。
进一步地，还包括对象监控单元，对象监控单元基于WebSocket技术，用于实时监控学员学习情况，通过JS开启屏幕录制功能，并实时把这个媒体流上报给对象监控单元，对象监控单元接收这个媒体流实时分拆出视频关键帧，并通过人脸识别技术，获取多角度人脸图像，基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量，计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别，如果有人作弊，自动产生异常信号，并自动获取异常视频。
进一步地，对象监控单元用于将异常信号及其异常视频传输到综合处理器，综合处理器接收对象监控单元传输的异常视频并进行实时存储在服务器，处理器用于在接收到异常信号时自动驱动显示单元显示“当前学员学习情况异常，存在作弊嫌疑”。
进一步地，还包括管理单元，管理单元与综合处理器通信连接，用于录入所有的预设数值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过提供相关的课程分割技术，监控人员对于课程学习的进度，并自动对各个课程片段进行重要性判定，能够允许对应学习人员忽略一些常识性或者不重要的内容，监控其学习的关键内容；
同步通过人脸识别技术，获取多角度人脸图像，基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量，计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别，如果有人作弊，可以实时预警并保存异常视频在服务器，作为后期的判别证据；依托资深技术团队，致力于打造优质产品，切实为事务局提供可监控、可追溯的全流程管理，解决政府端台账报销的繁琐环节。
附图说明
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本申请提供了针对性在线学习培训管理系统，包括
视频同步单元，用于同步学习视频，学习视频为对应退役军人安排的学习课程，其具体包括很多门类，视频同步单元用于将学习视频传输到播放监控单元，播放监控单元用于对学习视频进行学习监控操作，学习监控操作具体方式为：
步骤一：首先获取到学习视频把视频根据时长均等的分成t个时间片，此处t为预设数值，一般取值为64时间片或128时间片；
步骤二：将时间片标记为Pi，i＝1、...、t；
步骤三：之后获取到过往X1次针对该学习视频的测试题，此处过往X1次指代为从当下时间开始算，往前推X1次测试，此处X1为预设数值，一般取值为20；根据测试题的考点确定时间片的价值点，确定价值点的具体方式为：
获取到所有时间片中对应出现测试题的考点的测试题数量，并将该数量标记为时间片的考点次，考点次具体指代为只要测试题中的考点在对应时间片的视频中出现时，即记一个考点次；
对应获取到所有的时间片Pi的所有的考点次，将所有的考点次相加之后，将对应时间片的考点次除以所有考点次之和，得到占比，将该占比标记为对应的时间片Pi的价值点Di，i＝1...n，Di与Pi为一一对应关系；
步骤四：对所有的时间片Pi的播放进行监控，具体为：
获取到任意时间片Pi的播放时长和原始时长，播放时长即为用户播放该时间片时所用时间，原始时长指代为时间片原本的时间长度，当任意播放时长占原始时长的比例超过X2时，将对应时间片的阅值标记为1，否则标记为0，此处X2为预设数值，具体取值为0.85；
之后自动获取到每一个时间片Pi的阅值，将其标记为Yi，i＝1...n，Yi与Pi为一一对应关系；
利用公式计算每一个时间片Pi的实阅值Si，计算公式为：Si＝Yi×Di；
将所有的实阅值Si相加，得到的值标记为对应学习视频的学习点，当学习点超过X3时，产生初学信号，否则产生未有信号；X3为预设数值，一般取值为0.9；
播放监控单元用于将初学信号或未有信号传输到综合处理器；综合处理器在接收到播放监控单元传输的未有信号时自动驱动显示单元显示“当前学习视频用户未学习，不应给予学分”字眼；
综合处理器接收播放监控单元传输的初学信号，并自动将学习视频标记为已学视频，分配学分；
对象监控单元基于WebSocket技术，用于实时监控学员学习情况，通过JS开启屏幕录制功能，并实时把这个媒体流上报给对象监控单元，对象监控单元接收这个媒体流实时分拆出视频关键帧，并通过人脸识别技术，获取多角度人脸图像，基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量，计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别，如果有人作弊，自动产生异常信号，并自动获取异常视频；可以实时预警并保存异常视频在服务器，作为后期的判别证据。
对象监控单元用于将异常信号及其异常视频传输到综合处理器，综合处理器接收对象监控单元传输的异常视频并进行实时存储在服务器，处理器用于在接收到异常信号时自动驱动显示单元显示“当前学员学习情况异常，存在作弊嫌疑”。
还包括管理单元，管理单元与综合处理器通信连接，用于录入所有的预设数值。
本申请中：
WebSocket：为一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议；WebSocket通信协议于2011年被IETF定为标准RFC 6455，并由RFC7936补充规范；WebSocket API也被W3C定为标准。
JS：即为JavaScript(简称“JS”)是一种具有函数优先的轻量级，解释型或即时编译型的编程语言；虽然它是作为开发Web页面的脚本语言而出名，但是它也被用到了很多非浏览器环境中，JavaScript基于原型编程、多范式的动态脚本语言，并且支持面向对象、命令式、声明式、函数式编程范式。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (8)
1.针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，包括：
视频同步单元，用于同步学习视频，视频同步单元用于将学习视频传输到播放监控单元，播放监控单元用于对学习视频进行学习监控操作，学习监控操作具体方式为：
步骤一：首先获取到学习视频把视频根据时长均等的分成t个时间片，此处t为预设数值，一般取值为64时间片或128时间片；
步骤二：将时间片标记为Pi，i＝1、...、t；
步骤三：之后获取到过往X1次针对该学习视频的测试题，根据测试题的考点出现在时间片中的次数，从而确定时间片的价值点Di，i＝1...n；
步骤四：对所有的时间片Pi的播放进行监控，具体为：
获取到任意时间片Pi的播放时长和原始时长，播放时长即为用户播放该时间片时所用时间，原始时长指代为时间片原本的时间长度，当任意播放时长占原始时长的比例超过X2时，将对应时间片的阅值标记为1，否则标记为0，X2为预设数值；
之后自动获取到每一个时间片Pi的阅值，将其标记为Yi，i＝1...n，Yi与Pi为一一对应关系；
利用公式计算每一个时间片Pi的实阅值Si，计算公式为：Si＝Yi×Di；
将所有的实阅值Si相加，得到的值标记为对应学习视频的学习点，当学习点超过X3时，产生初学信号，否则产生未有信号；X3为预设数值。
2.根据权利要求1所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，步骤三中过往X1次指代为从当下时间开始算，往前推X1次测试，X1为预设数值。
3.根据权利要求1所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，步骤三中确定价值点的具体方式为：
获取到所有时间片中对应出现测试题的考点的测试题数量，并将该数量标记为时间片的考点次，考点次具体指代为只要测试题中的考点在对应时间片的视频中出现时，即记一个考点次；
对应获取到所有的时间片Pi的所有的考点次，将所有的考点次相加之后，将对应时间片的考点次除以所有考点次之和，得到占比，将该占比标记为对应的时间片Pi的价值点Di，i＝1...n，Di与Pi为一一对应关系。
4.根据权利要求1所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，播放监控单元用于将初学信号或未有信号传输到综合处理器；综合处理器在接收到播放监控单元传输的未有信号时自动驱动显示单元显示“当前学习视频用户未学习，不应给予学分”字眼。
5.根据权利要求4所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，综合处理器接收播放监控单元传输的初学信号，并自动将学习视频标记为已学视频，分配学分。
6.根据权利要求1所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，还包括
对象监控单元，对象监控单元基于WebSocket技术，用于实时监控学员学习情况，通过JS开启屏幕录制功能，并实时把这个媒体流上报给对象监控单元，对象监控单元接收这个媒体流实时分拆出视频关键帧，并通过人脸识别技术，获取多角度人脸图像，基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量，计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别，如果有人作弊，自动产生异常信号，并自动获取异常视频。
7.根据权利要求6所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，对象监控单元用于将异常信号及其异常视频传输到综合处理器，综合处理器接收对象监控单元传输的异常视频并进行实时存储在服务器，处理器用于在接收到异常信号时自动驱动显示单元显示“当前学员学习情况异常，存在作弊嫌疑”。
8.根据权利要求1所述的针对性在线学习培训管理系统，其特征在于，还包括管理单元，管理单元与综合处理器通信连接，用于录入所有的预设数值。
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| CN202211103686.8A CN115511673A (zh) | 2022-09-09 | 2022-09-09 | 针对性在线学习培训管理系统 |
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| CN202211103686.8A CN115511673A (zh) | 2022-09-09 | 2022-09-09 | 针对性在线学习培训管理系统 |
Publications (1)
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| CN115511673A true CN115511673A (zh) | 2022-12-23 |
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| CN (1) | CN115511673A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116363575A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-06-30 | 南京诚勤教育科技有限公司 | 一种基于智慧校园的教室监控管理系统 |
-
2022
- 2022-09-09 CN CN202211103686.8A patent/CN115511673A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116363575A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-06-30 | 南京诚勤教育科技有限公司 | 一种基于智慧校园的教室监控管理系统 |
| CN116363575B (zh) * | 2023-02-15 | 2023-11-03 | 南京诚勤教育科技有限公司 | 一种基于智慧校园的教室监控管理系统 |
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