学生课堂行为视频图像采集和识别系统
基于深度学习的学生课堂行为识别
3、多视角和多模态数据:多视角和多模态数据可以提供更丰富的信息,有 助于提高行为的识别精度。例如,使用多个摄像头的视频数据,可以从不同的角 度提供行为的信息;同时,使用音频、文本等其他模态的数据也可以提供额外的 信息。
4、可解释性和透明度:随着人工智能技术的广泛应用,其可解释性和透明 度越来越受到人们的。未来的研究将会致力于开发可解释性强、透明度高的行为 识别算法,以增加人们对这些技术的理解和信任。
3、多模态数据合和分析
学生课堂学习状态涉及到多个方面的数据,如面部表情、肢体动作、语音等。 如何将这些多模态数据进行融合和分析,以便更好地反映学生的学习状态是未来 的研究方向之一。可以通过引入多模态融合技术、加强多模态数据的对齐和标注 等工作来解决这个问题。
4、与实际教学相结合
基于深度学习的学生课堂学习状态分析的最终目的是为了改善教学质量和提 高学生的学习效果。因此,如何将分析结果与实际教学相结合是未来的研究方向 之一。可以通过开发智能教学系统、提供个性化学习建议等方法来实现分析结果 与实际教学的有机结合。
总结
基于视频的人体行为识别技术是一个充满挑战和机遇的研究领域。随着技术 的不断发展,我们可以期待这一领域在未来的应用将更加广泛,识别的精度将更 高,处理复杂场景的能力将更强。对于研究人员和工程师来说,理解并掌握这一 技术对于推动其发展和应用具有重要的意义。
参考内容
随着技术的不断发展,深度学习已经在许多领域得到了广泛应用。在教育领 域,基于深度学习的学生课堂学习状态分析已经成为一个备受的研究方向。本次 演示将介绍基于深度学习的学生课堂学习状态分析的相关概念、方法和技术,并 探讨其未来的发展前景。
三、行为分类与识别
获取到人体动作的信息后,我们需要对其进行分类和识别。这一步骤通常使 用机器学习或深度学习模型来实现。常用的模型包括支持向量机(SVM)、随机森 林(Random Forest)、卷积神经网络(CNN)等。这些模型可以对输入的动作进行 分类,从而识别出人体的行为。例如,可以通过分析一个人在视频中的跑步姿势, 判断其是在慢跑还是在快跑。
目标识别系统
目标识别系统目标识别系统是一种计算机视觉技术,用于识别和定位图像或视频中的特定目标。
它可以应用于许多领域,例如自动驾驶汽车、无人机、安防监控、工业检测等。
目标识别系统主要包括以下几个步骤:1. 图像采集:目标识别系统首先需要获取图像或视频数据。
这些数据可以来自摄像头、无人机、传感器等设备。
2. 图像预处理:为了提高目标识别的准确性,需要对采集到的图像进行预处理。
这包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
3. 特征提取:目标识别系统通过提取图像或视频中的特定特征,来对目标进行识别和分类。
常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
4. 目标识别:利用机器学习、深度学习等算法,将提取到的特征与事先训练好的模型进行比较,来实现目标的识别。
可以使用支持向量机、神经网络、卷积神经网络等算法进行目标识别。
5. 目标定位:目标识别系统通过分析图像或视频中目标的位置信息,来定位目标的具体位置。
常用的目标定位方法包括边框标定、轮廓提取等。
6. 结果输出:目标识别系统将识别和定位的结果进行输出,可以使用文字、图像、视频等形式展示。
目标识别系统的应用非常广泛。
在自动驾驶汽车中,通过识别和定位其他车辆、行人、交通标志等目标,可以实现智能避障、交通规划等功能。
在无人机领域,目标识别系统可以帮助无人机进行目标跟踪、物体投放等任务。
在安防监控领域,目标识别系统可以识别和报警可疑行为。
在工业检测中,目标识别系统可以用于产品缺陷检测、质量控制等。
然而,目标识别系统也面临一些挑战。
首先,图像数据的复杂性会影响目标识别的准确性,例如光照条件、遮挡物等。
其次,目标识别系统需要大量的实时计算,对硬件设备要求较高。
此外,目标识别系统还需要大量的标注数据和训练时间,开发和维护成本较高。
总的来说,目标识别系统是一种非常有潜力的计算机视觉技术。
随着算法和硬件的不断提升,目标识别系统在各个领域将会获得更广泛的应用。
智慧校园中的学生行为识别与预警系统设计
智慧校园中的学生行为识别与预警系统设计随着科技的发展和校园的数字化转型,智慧校园概念逐渐走进人们的视野。
智慧校园的目标是通过应用先进的技术手段,提供更加高效便捷的教育和管理服务。
在学校环境中,学生的行为识别和预警系统设计是智慧校园中至关重要的一个方面。
这个系统可以实时监测和识别学生的行为举止,及时发现异常行为,并采取相应的预警措施,以保障学生的安全和健康。
本文将介绍智慧校园中的学生行为识别与预警系统的设计思路和实施方法。
首先,学生行为识别与预警系统的设计需要依托于现代计算机视觉和智能分析技术。
通过安装摄像头等设备,系统可以实时监测学生的行为活动。
例如,可以利用图像识别技术分析学生的姿势和动作,判断是否存在违规行为。
同时,声音识别技术可以用于识别学生的语言表达和情绪状态。
这些技术的应用可以帮助系统准确地识别学生的行为,包括违反校规、潜在的暴力行为等。
其次,学生行为识别与预警系统需要建立一个稳定而高效的数据收集和管理框架。
所有的监控和识别设备需要和一个中央服务器连接,以实现数据的集中管理和处理。
这个服务器需要具备强大的存储和计算能力,能够及时响应和处理大量的数据。
此外,系统还需要建立数据库来存储学生的个人信息和行为记录。
这些信息可以用于分析学生的行为模式和趋势,以提前发现和预防潜在的风险。
一个关键的问题是如何平衡行为识别与个人隐私之间的关系。
在设计系统时,学校和相关部门需要制定明确的隐私保护政策和规定,确保学生的个人信息不被滥用或泄露。
此外,系统在采集和使用学生数据时,应遵守相关法律法规,并获得学生及其家长的合法授权和同意。
通过合理处理隐私保护问题,我们才能更好地应用学生行为识别与预警系统,为学校管理和学生安全提供有效的支持。
除了技术和隐私保护问题,学生行为识别与预警系统的设计还需考虑管理与应用。
一方面,系统需要配备专业的管理人员,负责监控和分析学生的行为数据,及时发现和处理异常行为。
这些管理人员应具备相关的专业知识和技能,能够准确判断学生行为的严重性和紧急程度,并采取适当的预警和处置措施。
大学课堂人脸识别考勤系统应用解决处理办法
大学课堂人脸识别考勤系统应用解决方案广东铂亚信息技术股份有限公司2013年12月目录1、系统应用背景 (3)2、系统建设意义 (3)3、人脸识别技术介绍 (4)3.1人脸识别技术的特点 (5)3.2人脸识别技术与其他生物识别技术的比较 (6)4、系统设计 (6)4.1系统组成 (6)4.2系统工作原理 (7)4.3系统功能 (7)4.3.1系统基本功能 (7)4.4产品介绍 (8)4.4.1主要特性 (8)4.4.2技术参数: (9)5、系统优势 (9)1、系统应用背景在高校的教学和学生工作管理过程中,考勤是一项重要的内容。
学生的出勤率直接影响到学校的学风建设。
与一般的企事业单位相比,高校的日常考勤工作具有一定的特殊性,考勤工作中的特殊情况较多、参与考勤的学生数量大等特点均增加了高效日常考勤工作的难度。
因此,如何提高考勤工作的效率与质量是我国高校日常管理工作中面临的一项重要考验。
当前我国大多数高校在学生日常考勤工作中主要采用的依然是人工考勤方式或智能卡考勤方式。
这些考勤方式虽然能起到一定的作用,但问题也很突出,老师并不认识每一位学生,人工考勤和智能卡考勤均有可能存在冒名顶替代考勤现象;随着我国高校改革的日益推进,学分制已经成为我国高校最常见的教学方式。
在学分制教育模式下,学生不必严格按照学院的班级建制进行课堂学习,而是可以根据自身的兴趣与实际情况在学校教学框架下自由选择科目,只要在毕业之前修满学生培养方案中的最低学分即可顺利毕业。
这种教学方式为高校的考勤工作带来了一定的困难,同一课堂的学生可能来自多个学院、多个专业、多个班级,教师在教学过程中不熟悉学生,因此导致学生考勤工作中出现了大量学生逃课、弄虚作假的现象。
对高校正常教学秩序以及教学质量带来了严重的负面影响,同时也降低了学生自身的组织性以及纪律性,对于高校校风与学风的培养与形成十分不利。
因此,传统的点名考勤方式不适用于学校的考勤需求,我们推荐使用智能人脸识别考勤系统解决学生课堂考勤问题。
学生课堂表情识别系统的设计与实现
学生课堂表情识别系统的设计与实现目录一、内容描述 (4)1.1 研究背景 (5)1.2 研究目的与意义 (6)1.3 国内外研究现状 (7)二、系统需求分析 (8)2.1 功能需求 (10)2.1.1 学生人脸检测 (11)2.1.2 表情识别 (12)2.1.3 数据存储与分析 (13)2.1.4 用户界面设计 (14)2.2 非功能需求 (16)2.2.1 性能需求 (17)2.2.2 安全性需求 (18)2.2.3 可维护性与扩展性需求 (19)三、系统设计 (21)3.1 系统架构设计 (22)3.1.1 前端展示层 (23)3.1.2 后端处理层 (24)3.1.3 数据存储层 (25)3.2 功能模块设计 (27)3.2.1 学生人脸检测模块 (28)3.2.2 表情识别模块 (29)3.2.3 数据存储与管理模块 (30)3.2.4 用户交互模块 (31)3.3 系统数据库设计 (32)3.3.1 数据表结构 (34)3.3.2 关系图设计 (35)四、系统实现 (36)4.1 前端实现 (37)4.1.1 HTML/CSS/JavaScript技术选型 (38)4.1.2 前端页面布局与交互设计 (39)4.1.3 前端代码实现 (40)4.2 后端实现 (41)4.2.1 编程语言与框架选择 (43)4.2.2 后端逻辑实现 (44)4.3 数据库实现 (45)4.3.1 数据库选型 (46)4.3.2 数据库表创建与操作 (47)4.3.3 数据库索引优化 (48)五、系统测试 (48)5.1 测试计划 (50)5.1.1 测试目标与范围 (51)5.1.2 测试方法与步骤 (51)5.1.3 测试环境搭建 (53)5.2 测试用例设计 (54)5.2.1 功能测试用例 (54)5.2.2 性能测试用例 (54)5.2.3 兼容性测试用例 (56)5.2.4 安全性测试用例 (57)5.3 测试结果与分析 (58)5.3.1 测试执行情况 (59)5.3.2 缺陷统计与分析 (60)5.3.3 性能评估 (61)六、结论与展望 (62)6.1 研究成果总结 (63)6.2 系统优势与不足 (64)6.3 后续研究方向与应用前景 (65)一、内容描述随着信息技术的快速发展,人工智能已经逐渐渗透到教育领域的各个方面。
图像采集系统
图像采集系统随着人们对图像技术的不断研究和发展,图像采集系统也越来越受欢迎。
这是一种将物体或场景转换为数字信息的技术,它是现代电子技术中一个十分重要的部分。
本文将深入探讨图像采集系统的构成和原理,并介绍一些图像采集系统的应用。
一、构成和原理图像采集系统由三个主要的部分组成:光电转换器、信号处理单元和存储装置。
1. 光电转换器图像采集系统的光电转换器就是摄像机。
它能够将光线转换为电信号,是图像采集系统的核心部件。
摄像机通常有一个镜头,用于约束光线聚焦于CCD等传感器表面。
传感器感知光线并将其转换为电压信号,这些信号被发送到信号处理单元。
2. 信号处理单元信号处理单元包括模拟电路和数字电路两个部分。
模拟电路主要用于增强信号,校准电平和增加对比度。
数字电路则相当于摄像机的芯片,它们以一种可编程的方式协同工作,从传感器读取信号并将其转换为数字信号。
与传统的模拟视频信号不同,数字视频信号已被编码并且可以直接向计算机中输入。
3. 存储装置存储是数字图像采集系统的重要组成部分。
数字图像是以分辨率为基础的一个数字网络,每个像素点在其位置上有一个唯一的数字。
图像以各种不同的格式存储,包括JPEG、TIFF、BMP等。
一种流行的存储方式是将图像存储在计算机内部或外部的硬盘驱动器上,以便以后访问和处理。
二、应用图像采集系统有许多应用,其中一些已经成为了当今世界上最重要的技术之一。
下面列举了一些图像采集系统的应用。
1. 指纹识别指纹加密系统使用图像采集系统来采集并存储指纹图像。
指纹图像可以在未来用于在各种设备上确认用户的身份,从而提高安全性并消除欺诈。
2. 车辆识别汽车号码识别是一种利用图像采集系统和光学字符识别(OCR)技术来识别车辆号码,以确保道路上的车辆符合法律和监管要求。
3. 医学成像医学成像系统使用一个高分辨率的图像采集系统来采集机体内部和外部区域的图像,用于帮助医生诊断和治疗。
其中一些成像系统甚至可以采集和处理实时图像。
基于人脸识别的上课签到系统设计与优化
基于人脸识别的上课签到系统设计与优化一、引言在传统的教育领域中,学生们需要手动签到来证明他们出席了课堂。
然而,这种方式容易出现作弊和冒名顶替的问题,并且需要大量的时间和人力资源来完成签到工作。
为了解决这些问题,基于人脸识别的上课签到系统应运而生。
本文将介绍该系统的设计原理和优化方法。
二、设计原理1. 数据采集:首先,系统需要收集学生的人脸图像作为签到依据。
可以通过摄像头进行实时采集,或者要求学生在系统中上传自己的照片。
为了提高识别效果,应收集多个角度、不同光照条件下的人脸图像。
2. 人脸检测:采集到的图像需要经过人脸检测算法,将人脸从图像中提取出来。
常用的人脸检测算法包括Haar级联检测和深度学习算法。
这些算法可以根据人脸的独特特征,如眼睛、嘴巴和鼻子等进行检测。
3. 特征提取和比对:在人脸检测完成后,系统需要对提取出的人脸进行特征提取,通常使用局部二值模式直方图(LBP)和主成分分析(PCA)等常用算法。
提取到的特征与系统中已存在的学生人脸特征进行比对,以确定签到是否成功。
4. 签到记录存储:签到成功后,系统需要记录学生的签到信息,并存储到数据库中。
这些信息包括学生的姓名、签到时间、签到地点等。
这样,教师和学校管理人员可以随时查询和统计学生的签到情况。
三、系统优化1. 算法优化:为了提高人脸识别的准确性和速度,可以采用更高级的特征提取算法和比对算法。
例如,使用具有更好性能的深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)等。
此外,可以将多个算法相结合,例如使用级联分类器进行人脸检测和特征提取。
2. 数据集扩充:为了增强系统的适应性和鲁棒性,应该积极收集和更新人脸图像的数据库。
包括不同年龄、肤色、性别、光照条件等多样性的图像。
不断更新数据库可以提高系统的准确性,能够更好地适应各种人群。
3. 硬件升级:系统的性能也与硬件设备的性能有关。
为了提高系统的响应速度,可以选择性能更好的摄像头和处理器。
此外,合理配置计算资源,如使用图形处理器(GPU)进行并行计算,能够显著提高系统的运行效率。
基于人脸识别的课堂考勤管理系统设计与实现
基于人脸识别的课堂考勤管理系统设计与实现目录一、内容概述 (3)1. 研究背景与意义 (4)1.1 背景介绍 (5)1.2 研究意义 (6)2. 研究现状及发展趋势 (7)2.1 国内外研究现状 (9)2.2 发展趋势与展望 (10)二、系统需求分析 (11)1. 系统功能需求 (12)1.1 考勤管理功能 (13)1.2 人脸识别功能 (14)1.3 数据管理功能 (14)2. 系统性能需求 (15)2.1 识别准确率 (17)2.2 处理速度 (18)2.3 系统稳定性 (19)三、系统设计与实现 (20)1. 系统架构设计 (21)1.1 硬件设备选型与配置 (23)1.2 软件系统架构规划 (24)2. 人脸识别技术选型及应用 (25)2.1 人脸识别技术概述 (26)2.2 技术选型依据 (27)2.3 技术应用方案 (28)3. 数据库设计 (29)3.1 数据库需求分析 (30)3.2 数据库表结构设计 (31)4. 界面设计 (32)4.1 界面风格与布局设计 (34)4.2 主要界面设计与实现 (35)四、系统实现细节 (36)1. 人脸识别模块实现 (37)1.1 人脸检测算法应用 (38)1.2 特征提取与匹配算法实现 (40)1.3 模型训练与优化策略 (41)2. 考勤管理模块实现 (42)2.1 学生信息录入与管理 (44)2.2 考勤记录生成与查询 (45)2.3 数据分析与报表生成 (46)3. 数据管理模块实现 (47)3.1 数据存储与备份策略 (49)3.2 数据安全保护措施 (51)3.3 数据访问控制机制 (52)五、系统测试与优化 (53)一、内容概述随着信息技术的快速发展,课堂考勤管理作为教学管理的重要环节,面临着越来越高的效率和便捷性要求。
传统的人工记录和点名方式已逐渐不能满足现代教育的需求,基于人脸识别的课堂考勤管理系统应运而生。
本设计旨在实现一种高效、准确、便捷的课堂考勤方式,以提高课堂管理效率,保障教学秩序。
智慧课堂监控系统设计设计方案
智慧课堂监控系统设计设计方案智慧课堂监控系统设计方案一、引言智慧课堂监控系统是指在传统课堂教学的基础上,通过使用先进的技术手段,实现对课堂的全方位监控,提供更好的教学和管理支持。
本文将设计一个基于物联网技术的智慧课堂监控系统。
二、系统目标和功能1. 实时监控:通过摄像头实时监控课堂活动和学生的表现,提供实时视频流和图像。
2. 课堂记录:将每节课的视频记录下来,便于教师和学生回顾课堂内容。
3. 课堂互动:支持教师和学生之间的互动功能,例如远程提问和答疑。
4. 学生出勤管理:通过人脸识别技术识别学生的身份,记录学生的出勤情况。
5. 课堂评价与分析:基于课堂数据,进行课堂评价和分析,提供对教学质量的评估。
6. 安全管控:识别陌生人并进行预警,确保校园安全。
三、系统架构1. 感知层:包括摄像头和传感器,用于采集课堂环境和学生信息。
2. 网络层:采用物联网技术,将感知层的数据传输到云平台。
3. 云平台:负责数据存储和处理,提供实时监控、课堂记录、课堂互动和课堂评价与分析等功能。
4. 用户终端:包括教师端和学生端,用于访问云平台,并进行相关操作。
四、系统设计1. 感知层设计a. 安装摄像头:在每个教室中安装合适数量的摄像头,确保能够全面监控整个课堂环境和学生的表现。
b. 部署传感器:使用温度传感器和湿度传感器等传感器,监测课堂的温湿度情况。
2. 网络层设计a. 使用物联网技术:采用无线传感器网络技术或者蓝牙技术,将摄像头和传感器的数据传输到云平台。
b. 数据传输安全:使用加密技术保证数据的安全传输。
3. 云平台设计a. 数据存储:将感知层采集到的数据存储在云服务器上,确保数据的可靠性和安全性。
b. 实时监控:提供实时视频流和图像,方便教师和学生远程观看课堂活动。
c. 课堂记录:将每节课的视频记录下来,供教师和学生回顾课堂内容。
d. 课堂互动:支持教师和学生之间的互动功能,例如远程提问和答疑。
e. 课堂评价与分析:基于课堂数据,进行课堂评价和分析,提供对教学质量的评估。
视频图像处理与识别系统设计
视频图像处理与识别系统设计在当今数字化时代,视频图像处理与识别系统的设计变得愈发重要。
这种系统不仅可以应用于监控领域,也可以应用于人脸识别、无人驾驶等众多领域。
本文将详细介绍视频图像处理与识别系统的设计原理和关键技术,并探讨系统所面临的挑战和未来发展方向。
视频图像处理与识别系统基本原理视频图像处理与识别系统是通过对视频图像进行分析,提取出图像中的特征信息,并基于这些特征进行识别和处理的系统。
其基本原理包括图像采集、预处理、特征提取、分类与识别等步骤。
首先,系统需要利用摄像机等设备对视频进行采集。
摄像机将视频信号转化为数字图像信号,并实时传输到处理系统中。
然后,在预处理阶段,对采集到的图像进行去噪、滤波、增强等操作,以提高后续处理的准确性和效果。
预处理可以采用各种图像处理算法和技术,例如均值滤波、边缘检测等。
接下来,系统需要提取图像中的特征信息。
特征提取是视频图像处理与识别系统的核心环节之一。
常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
这些特征可以通过数学算法和机器学习技术进行提取和分析。
最后,在分类与识别阶段,系统将提取到的图像特征与已知模式进行比对,并将图像分为不同的类别或者实现目标检测等。
关键技术挑战视频图像处理与识别系统设计面临着一系列的技术挑战。
其中包括以下几个方面:首先,视频图像处理与识别系统需要具备快速处理的能力。
随着高清视频和大规模数据的应用,系统需要具备较高的计算性能和处理速度。
其次,系统需要应对复杂的环境条件和场景变化。
例如,光照条件的变化、目标的运动等都会对图像质量和特征提取造成影响。
此外,系统必须克服识别误差和准确度的问题。
在实际应用中,系统往往需要面对大量的噪声和干扰,因此需要具备较高的准确度和鲁棒性。
最后,随着技术的不断推进,隐私和安全问题也越来越受到关注。
视频图像处理与识别系统需要应用加密和隐私保护等技术,以保护用户的个人信息和隐私。
未来发展方向视频图像处理与识别系统的发展呈现出以下几个趋势:首先,随着人工智能和深度学习技术的不断成熟,系统的识别和处理能力将得到进一步提升。
基于大数据的学生课堂状态识别系统
基于大数据的学生课堂状态识别系统白松凡高雅田王佳帅(东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江·大庆163000)摘要当代课堂教育中课堂管理薄弱、学生课堂状态不佳等问题普遍存在。
在大数据逐渐普及的时代下,提出运用大数据技术来识别并分析学生的课堂状态。
根据在教室上课的学生个体进行面部特征提取,训练出基于支持向量机(SVM)的学生面部状态分类模型,通过此模型对正在上课的学生课堂状态进行分类,将分类后的结果进行可视化统计,进而得出学生上课时的总体状态。
关键词大数据人脸识别支持向量机中图分类号:G645文献标识码:A0引言大数据技术的发展与应用,推动着各领域信息技术的迅速发展,课堂教育中的信息也不例外。
在科技发展迅速的今天,学生的课堂状态分析方式落后,相关的教育部门也尚未发展出可视化的统计分析,导致学生课堂状态只能靠人力管理,出现大量诸如学生听课不认真,学习效率差的现象。
随着大数据时代的到来,课堂监控中的海量信息便拥有了系统化分析的契机。
学生课堂视频流中的海量图片信息,可以通过大数据环境来进行存储、统计、分析。
本文以大数据技术在课堂状态的信息存储为出发点,通过人脸识别技术提取出学生的面部特征,放入利用支持向量机所构成的算法中进行训练,从而提出一种新型且较为准确的识别学生课堂状态的模型。
最后借助可视化方法展现学生的课堂状态。
1学生课堂状态识别系统架构1.1系统工作原理在学生上课的视频中,如果一堂课的时间为45分钟,以每一分钟为一帧,截取一张图片,则有45张图片。
如果想要分析全国学生在某一节课的课堂状态,照片的数量无疑是海量的。
如果以传统的方式存储图片,不仅会出现管理效率低、存储能力不足、成本过于昂贵等问题,还会造成不必要技术人员的浪费。
对此,本系统采用基于大数据的Hadoop技术来存储图片。
Hadoop采用面向列的存储模型,一个单独的列簇可以存储一张图片的信息,如图片的大小、图片的来源、存储和处理的时间、教师、课程以及学校等信息。
学生课堂行为视频图像采集和识别系统
学生课堂行为视频图像采集和识别系统作者:湖南省株洲市南方中学高中部王竑熹来源:《发明与创新·中学生》 2018年第6期目前,国内外还未对学生课堂行为形态进行广泛研究,学生因为上课注意力不集中而遗漏重要知识点的情况时有发生,而教师只能通过考试了解学生掌握知识点的情况,教学效果没有得到实时反馈。
因此,课堂教学评估及学生课堂行为图像识别技术已成为智能化教学、提高教学质量的一个迫切需要研究的技术领域。
一、硬件架构基于流媒体的网络视频图像采集系统即利用流式传输技术在网络中连续、实时地传输视频图像,授权用户只要与网络相连就可以获取视频信号,从而实现远程控制及智能分析。
流媒体网络视频图像采集系统包括摄像机、图像采集卡、流媒体视频服务器和流媒体客户端。
流媒体视频服务器将获取的数字视频信号压缩为一个个压缩包,当用户通过客户端发出请求时,系统内的视频服务器向客户端传输实时数据。
客户端可在接收流媒体数据流的同时将部分内容放入缓存即开始播放视频,而不需要等待全部数据流传输完毕。
图1为流媒体网络视频图像采集系统硬件结构图。
二、学生课堂行为视频图像采集和识别软件根据系统功能将系统软件分为视频采集和通信模块、图像背景处理模块、图像分析模块、行为异常分析模块、学生专注力分析模块和教学效果评估模块等,结构如图2所示。
1.视频采集和通信模块通过设置板卡参数将光学图像转换为数字信号传输到服务器上。
2.图像背景处理模块采集学生上课前的原始背景图像作为比对软件的基础图像,用于识别人身轮廓的变化。
3.图像分析模块使用识别算法识别当前帧的人身图像。
4.行为异常分析模块比对当前图像帧与背景图像,记录超过阈值的人身轮廓移动对应的学生编号。
5.学生专注力分析模块统计不同学生整堂课的人身轮廓移动情况,计算全体学生在每堂课的不同知识点教学时间段的专注程度并打分,为教学评估提供依据。
6.教学效果评估模块统计整堂课的学生异常行为,分析学生学习的专注程度,评估当堂课的教学效果。
基于深度学习的学生课堂异常行为检测与分析系统
VGG的拓 展 性很 强 ,容 易迁 移到 其他 图片数 据上 t 。 由于使 用
小卷积 核和 更深 的网络 进行 的 正则化 , 并且 使用 预训 练得 到 的数 据进 行 参数 的初 始化 ,VGG网络 相较 其他 网络模 型而 言具 有更 高的 准确 性 和 更快 的速度 。 1 22 实 验 结 果
2.2.1 VGG网 络 VGG由 牛津 大 学视 觉 几何组 提 出,通 过加 深 网络深 度 极大提 升
了系统 准确 率 。实验 中使 用的 vGG.F网络 , 网络结 构如 图 1所示 :
图 2训 练 结 果
将 训练 集 图 像输入 到 网络 , 并用验 证集 验证 ,通 过 曲线观 察 系 统 的 收敛 情 况 。 从图2中可 以看 出 训练 集很 好 的收 敛 ,测 试 集开 始 时 收敛 很快 ,接 着 有 ’个震 荡 的过程 ,最终 也收敛 。 当训练 到 第23 代 时 。 目标 错 误率收 敛 至0.000l;在验 证集 上 ,网 络错 误率 收敛 至 0.07, 分类 列 第一 类 错 误的 概率 为0.04;用测 试 样本 集进 行 验 汪 , 结 果 如 表 1所 示 。 由表 l可 知 , 网络 能够 以较 高 的可 靠 性 (准 确 性 85.2778% )识别 出来 知图像 中 目标模 式 。
的卷 积 层 ,拥有 比1个7*7的 卷积 层 更少 的参 数量 ,拥 有 比 1个7*7的 卷积 层 更 多的非 线性 变换 ,使 CNN对特 征 的学 习能 力更 强 。在预 测 时 ,VGG 采 用卷 积层 使用 滑窗 的方 式进 行 分类预 测 】。将 不 同窗 【_- 1 的 分类 结 果平均 ,再将 不同 尺寸 O的结 果平 均 得到 最 后结 果 ,来 提 高 图片 数据 的利 用率 并提 升预 测准 确率 。
构建大数据教学质量监测与决策系统
构建大数据教学质量监测与决策系统作者:暂无来源:《上海信息化》 2018年第7期基于大数据的教学质量监测与决策系统可以通过数据采集、教学监控,对学校教学工作进行全员、全过程、全方位数据分析,利用人工智能深度学习技术创建师生行为模型,形成教师工作投入度、学生学习参与度大数据,并深度挖掘行为数据与教学质量的关系。
该系统借助可视化方法展开数据决策分析,构建教学诊断仪表盘、质量改进驾驶舱,以数据驱动,为学校持续提升人才培养质量提供决策支持。
李克强总理在2018年政府工作报告中指出:“要实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。
”在教育领域,推进大数据应用已成为行业深化改革、创新发展的战略选择。
而随着国家大数据战略推动实施,信息技术与传统教育深度融合,大数据的潜在价值不断释放,为教育决策、教学策略、过程监测、质量评估带来了颠覆性创新。
上海信息技术学校基于“建立内部教学质量保证体系”背景,将大数据技术应用于教学工作,改变传统教学监测与评价模式,把“互联网+”、云计算、物联网、大数据、人工智能技术有机融合,构建了基于教学行为分析的质量监测与决策大数据平台,用大数据分析教学成果,全面改进教学方法,有效提高了教育质量。
研究背景根据教育部《关于深化职业教育教学改革,全面提高人才培养质量的若干意见》《教育信息化“十三五”规划》《关于做好中等职业学校教学诊断与改进工作的通知》要求,上海信息技术学校以提高人才培养质量为根本,以促进学校自主发展、内涵发展为宗旨,坚持“需求导向、自我保证,多元诊断、重在改进”的工作方针,进一步聚焦课堂、规范管理,完善课程实施条件,构建全员、全程、全方位的内部教学质量诊断与改进制度体系和运行机制。
学校在研究“互联网+”、物联网、大数据、云计算和人工智能技术的基础上,全面分析教学工作诊断与改进关键要素,围绕提高课堂教学质量的核心目标,对教学全员、全过程、全方位进行状态数据无侵入式感知采集、分类识别与分析,利用计算机人工智能深度学习技术,创建师生教学行为模型,形成了师生教学行为大数据,借助可视化分析方法进行教学数据决策分析,以数据驱动,为学校持续改善办学条件、完善保证体系、健全运行机制、规范教学管理、优化专业结构、提升师生素养提供数据决策支持。
一种基于行为和表情智能识别的课堂教学分析与质量评估系统及方法
专利名称:一种基于行为和表情智能识别的课堂教学分析与质量评估系统及方法
专利类型:发明专利
发明人:许宏吉,赵文杰,李梦荷,冯金库,樊士迪,李恬阔,邢庆华
申请号:CN201911272447.3
申请日:20191212
公开号:CN111027865A
公开日:
20200417
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明涉及一种基于行为和表情智能识别的课堂教学分析与质量评估系统及方法,包括依次连接的图像数据采集模块、数据智能识别模块、课堂教学指标分析模块、教学综合分析与质量评估模块和教学分析报告输出模块。
本发明以课堂为载体,依托教室摄像监控系统,聚焦行为和表情的数据采集、分类识别、量化分析与教学深度融合,通过分析课堂学生和教师行为、表情的各项指标数据,输出可视化的分析结果,最后结合教学期望实现科学、全面的教学综合分析和质量评估。
该课堂教学分析与质量评估系统通过可视化的数据分析全面呈现了课堂教学的全貌,解决了当前高效课堂中学生上课不专一、教学成效不高的问题,对教学考评机构和教师教学改进具有较大的实用价值。
申请人:山东大学
地址:250199 山东省济南市历城区山大南路27号
国籍:CN
代理机构:济南金迪知识产权代理有限公司
代理人:许德山
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基于行为识别的学生课堂活动检测方法研究
SYS PRACTICE 系统实践摘要:学生在课堂上的行为多变复杂,可以通过计算机的算法对学生的课堂行为进行识别检测。
将学生课堂上的行为与智能计算机的目标行为检测相结合,这一方面在近几年都属于智能教育热门的研究领域。
论文在Tensorflow的框架下实现了经典的智能目标检测算法Faster RCNN,对预训练好的VGG16网络模型进行迁移式学习,用算法来提取学生在课堂上的各种行为和特征,对看书、写作业、听课、举手和课堂之外的事进行检测,并且对这些行为进行识别分析,与其他的目标检测方法进行比较,显示出Faster R-CNN算法的优点。
通过结果分析,该卷积神经网络能对学生的行为取得良好的检测与识别的效果。
关键词:大数据时代;工业设计;创新模式一、前言本文将当代热门并且着重大力发展的人工智能与教育教学方面相结合,将学生在课堂上的行为用计算机的算法来进行检测,并对计算机算法进行解析,对我国的教育事业进行更深层次的发展。
对学生课堂的行为语言进行识别,能有效地提高教学质量和效率,而对目标进行检测是计算机智能视觉领域的重点研究内容,目前计算机领域里的目标检测算法有很多,如Fast-RCNN[1],SPP-net[2]等。
本文最主要选择的行为检测算法是He Kaiming等[3]提出的Faster R-CNN 算法。
利用这个算法对学生课堂行为进行检测,并与一些在目标检测领域比较有名的算法R-FCN[4],SSD[5]等算法进行mAP值和检测时间这些数值来进行对比,找出这个算法的优势点。
二、Tensorflow框架Tensorflow中使用图来表示需求计算。
使用图中的每一个节点叫做op(operation)。
TensorFlow的程序一般情况下是由两个阶段组成,分别是程序创建阶段和运行阶段。
一般在程序的初始创建阶段,神经网络的训练和显示通过程序构造图来实现,在程序的运行阶段中进行反复的操作。
在构建阶段当中,首先是创建源。
视频图像侦查课程设计
视频图像侦查课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能够理解视频图像侦查的基本概念、原理和应用场景。
2. 学生能够掌握视频图像采集、预处理、特征提取和识别的基本方法。
3. 学生能够了解视频图像侦查技术在我国公安领域的现状和发展趋势。
技能目标:1. 学生能够运用所学知识,对实际案件中的视频图像进行有效侦查和分析。
2. 学生能够熟练使用视频图像处理软件,完成图像增强、复原和特征提取等操作。
3. 学生能够独立设计并实施简单的视频图像侦查实验,具备一定的实践操作能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对视频图像侦查领域的兴趣,激发其探索精神和创新意识。
2. 增强学生的法治观念,使其认识到视频图像侦查在维护社会治安、保障人民生命财产安全中的重要作用。
3. 引导学生树立正确的价值观,尊重他人隐私,遵守道德规范,合理使用视频图像侦查技术。
课程性质:本课程为理论与实践相结合的课程,注重培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点:高二年级学生,具备一定的物理、数学和计算机基础,对新鲜事物充满好奇心,具备一定的自主学习能力。
教学要求:结合学生特点和课程性质,注重启发式教学,将理论知识与实际案例相结合,提高学生的实践操作能力和综合素质。
在教学过程中,关注学生的情感态度价值观培养,使其在掌握技能的同时,树立正确的价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果,为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 视频图像侦查基本概念与原理- 视频图像侦查的定义、作用和分类- 视频图像的获取、存储和传输原理2. 视频图像预处理技术- 图像增强、复原和去噪方法- 图像分割与目标提取技术3. 视频图像特征提取与识别- 常用特征提取算法:HOG、SIFT、SURF等- 识别算法:模板匹配、支持向量机、深度学习等4. 视频图像侦查应用案例- 公安实战案例解析- 视频图像侦查技术在其他领域的应用5. 视频图像侦查实验- 实验一:视频图像预处理- 实验二:特征提取与识别- 实验三:综合案例分析6. 视频图像侦查技术的发展趋势与伦理道德- 技术发展趋势:人工智能、大数据等- 伦理道德:隐私保护、信息安全等教学内容安排与进度:第一周:视频图像侦查基本概念与原理第二周:视频图像预处理技术第三周:视频图像特征提取与识别第四周:视频图像侦查应用案例第五周:视频图像侦查实验(实验一、实验二)第六周:视频图像侦查实验(实验三)第七周:视频图像侦查技术的发展趋势与伦理道德教学内容与教材关联性:本教学内容紧密结合教材《视频图像侦查技术》的章节内容,涵盖基本理论、实践操作、发展趋势等多个方面,旨在帮助学生全面掌握视频图像侦查相关知识。
基于人工智能的课堂教学智能监控系统
基于人工智能的课堂教学智能监控系统一、背景近年来人工智能技术的兴起,为教育信息化、个性化、智能化的发展提供了一个全新的思路,该场景需求围绕人工智能技术服务于课堂教学,尝试建立一套基于人工智能的课堂教学智能监控系统,为促进学生个性化成长,辅助改进课堂教学,打造智能高效、富有智慧的课堂教学环境提供一条新的探索之路。
传统教学缺乏量化的分析手段,无法及时发现“教”与“学”过程中存在的问题。
利用AI人工智能相关技术,聚焦人脸识别、表情分析、行为识别、大数据技术与教学目标的深度融合,实现基于行为、人脸面部表情识别的学生兴趣度识别,借助大数据技术对学生的行为反馈,对上课的教学效率进行针对性智能分析,从而使教学管理、教学方法等过程更加智能化,让人才培养更加信息化、个性化、智能化。
场景需求中包括视觉识别和数据分析两部分,其中视觉识别主要包括人脸识别、表情识别、行为识别,上述视觉信息的实时识别抓取,为课堂教学的智能化监控提供了数据来源,从而将视觉识别和数据分析形成有机的整体。
二、技术方案2.1 整体技术框架基于人工智能的课堂教学智能监控系统包含如下内容:1、基于AI人脸识别的无感化考勤(学生、老师)2、基于AI的学生行为分析3、基于AI的面部表情识别4、基于大数据分析的学生兴趣度及教学质量分析系统整体框架如下图所示,包括前端摄像头采集、AI智能盒子,AI算法运行在AI智能盒子上,可降低计算成本,也便于部署。
最后对统计结果进行展示。
统计结果展示听讲举手起立趴桌子玩手机低头七种面部表情正常开心生气惊讶悲伤恶心害怕学生兴趣度及教育教学效率分析图 基于人工智能的课堂教学智能监控系统整体框架2.2 技术路线2.2.1 基于AI 人脸识别的无感化考勤(学生、老师)为提高学校的考勤效率,减轻教师负担,防止代考勤,走班,同时也方便学校、家长对老师、学生考勤情况的了解,采用基于AI 的智能人脸无感化考勤,包括:➢ 学生的无感化考勤学生人脸库的注册管理,包括注册、删减、更改注册等;人像的抓拍验证比对,包括学生实到人数统计,未到人员通知,补签等功能; ➢ 老师的无感化考勤老师人脸库的注册管理,包括注册、删减、更改注册等;老师代课、迟到、早退的考勤识别。
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学生课堂行为视频图像采集和识别系统
作者:湖南省株洲市南方中学高中部王竑熹
来源:《发明与创新·中学生》 2018年第6期
目前,国内外还未对学生课堂行为形态进行广泛研究,学生因为上课注意力不集中而
遗漏重要知识点的情况时有发生,而教师只能通过考试了解学生掌握知识点的情况,教学效果
没有得到实时反馈。
因此,课堂教学评估及学生课堂行为图像识别技术已成为智能化教学、提高教学质量
的一个迫切需要研究的技术领域。
一、硬件架构
基于流媒体的网络视频图像采集系统即利用流式传输技术在网络中连续、实时地传输
视频图像,授权用户只要与网络相连就可以获取视频信号,从而实现远程控制及智能分析。
流媒体网络视频图像采集系统包括摄像机、图像采集卡、流媒体视频服务器和流媒体
客户端。
流媒体视频服务器将获取的数字视频信号压缩为一个个压缩包,当用户通过客户端发
出请求时,系统内的视频服务器向客户端传输实时数据。
客户端可在接收流媒体数据流的同时
将部分内容放入缓存即开始播放视频,而不需要等待全部数据流传输完毕。
图1为流媒体网络
视频图像采集系统硬件结构图。
二、学生课堂行为视频图像采集和识别软件
根据系统功能将系统软件分为视频采集和通信模块、图像背景处理模块、图像分析模块、行为异常分析模块、学生专注力分析模块和教学效果评估模块等,结构如图2所示。
1.视频采集和通信模块
通过设置板卡参数将光学图像转换为数字信号传输到服务器上。
2.图像背景处理模块
采集学生上课前的原始背景图像作为比对软件的基础图像,用于识别人身轮廓的变化。
3.图像分析模块
使用识别算法识别当前帧的人身图像。
4.行为异常分析模块
比对当前图像帧与背景图像,记录超过阈值的人身轮廓移动对应的学生编号。
5.学生专注力分析模块
统计不同学生整堂课的人身轮廓移动情况,计算全体学生在每堂课的不同知识点教学
时间段的专注程度并打分,为教学评估提供依据。
6.教学效果评估模块
统计整堂课的学生异常行为,分析学生学习的专注程度,评估当堂课的教学效果。
三、总结
本文对学生课堂行为视频图像采集和识别系统进行了初步的研究和探索,然而由于人
身识别问题的复杂性,系统还存在一些不足之处。
1.对图像采集和识别的环境要求比较高。
为了获得较好的识别效果,摄像机需要固定,并保证识别目标所在的环境干扰因素较少。
如果摄像机清晰度不高、角度不合理就会影响识别
结果。
此外,由于视频图像采集系统采用的是基于流媒体的网络传输方式,受制于信号转换、网络带宽和计算机性能,系统在播放视频时存在延迟现象,如果视频每秒帧数过高,也会导致
处理延迟。
2.本系统虽然可以自动识别课堂上学生的人身轮廓,但在异常行为增多的情况下,识
别准确率明显下降。
3.本系统缺乏学生专注力的行为学研究数据,需要操作人员积累经验,根据实际采集
图像不断调整专注力判断的策略。
后续可增加高清摄像机进行人脸轮廓识别,逐步将学生面部
表情识别出来,提高专注力分析和教学效果评估的准确率。
(指导老师:史朝群)。