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[發明專利]基于學校的互聯網教育方法及系統在審

專利信息
申請號: 201710942713.3 申請日: 2017-10-11
公開(公告)號: CN107644556A 公開(公告)日: 2018-01-30
發明(設計)人: 陸川;陳文軍;黃若亮 申請(專利權)人: 四川省電科互聯網加產業技術研究院有限公司
主分類號: G09B5/08 分類號: G09B5/08
代理公司: 成都玖和知識產權代理事務所(普通合伙)51238 代理人: 黎祖琴
地址: 610015 四川省成都市雙*** 國省代碼: 四川;51
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 學校 互聯網 教育 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及通信領域,具體涉及一種基于學校的互聯網教育方法及系統。

背景技術

互聯網是由一些使用公用語言互相通信的計算機連接而成的全球網絡,也就是廣域網。而互聯網教育則是傳統學校教育的一種進化,使用互聯網設備搭建不突破地域的、不受場地限制的新型教育系統及模式。

現有的互聯網教育方法及系統均采用賬戶與密碼方式進行登錄驗證,輔助以二維碼。另外一半采用錄播平面視頻的方式進行課程授課,其存在安全性低,代入感弱的問題。因此,提供一種安全性高、代入感強的基于學校的互聯網教育方法及系統就很有必要。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是現有技術中存在的安全性低,代入感弱的技術問題。提供一種新的基于學校的互聯網教育系統,該基于學校的互聯網教育系統具有安全性高、代入感強的特點。

為解決上述技術問題,采用的技術方案如下:

一種基于學校的互聯網教育系統,所述基于學校的互聯網教育系統包括多個VR視頻播放裝置,服務器以及VR視頻采集裝置,所述服務器與VR視頻播放裝置及VR視頻采集裝置間使用通信單元通過網絡連接;

所述VR視頻播放裝置包括處理器,與處理器連接的播放單元、登錄單元、定位單元及采集單元;

所述服務器包括中央處理單元,與中央處理單元連接的中央存儲單元、學習記錄單元及權限驗證單元;

所述VR視頻采集裝置包括VR視頻采集單元及VR視頻轉換單元。

本發明的工作原理:本發明采用VR視頻播放裝置、VR視頻采集裝置及服務器構建互聯網教育系統,從而搭建實時的教育平臺。同時采用VR視頻特有的強烈代入感將學生拉入相應的教學環境中,進行深入教學。學生在開始課程時,需要完成身份驗證及權限獲取。身份驗證及權限獲取通過學生使用VR視頻播放裝置上的采集單元進行與服務器中存儲的特征密碼一致的特征密碼采集,服務器將兩者進行匹配驗證,通過后則開始課程教學。同時,使用學習記錄單元對學習記錄及結果進行分析記錄,提供學生升級學習更高級課程以及供學生家長進行情況了解,并可供學生家長定制特有的學習計劃供學生定時完成。

上述方案中,為優化,進一步地,所述采集單元包括視頻圖像采集單元及聲音采集單元。

進一步地,所述定位單元為北斗定位單元。

進一步地,所述互聯網教育系統還包括連接于VR視頻采集裝置與服務器之間的編排裝置;

所述編排裝置包括執行單元、業務編排單元及格式轉換單元;

所述執行單元用于判定是否需要進行數據編排;

所述業務編排單元用于接收執行單元的數據編排業務請求,轉換數據;

所述格式轉換單元用于將業務編排單元轉換的數據進行格式轉換。

本發明提供定位單元,對學生使用教育系統的位置進行定位判定,并進行記錄,若該位置不屬于教育系統允許的使用范圍,則判定登錄失敗,不允許進行教學。并將警告信息發送給學生以及學生家長。為了優化VR視頻文件的傳輸,互聯網教育系統設置編排裝置,編排裝置接收服務器對于網絡傳輸質量的監控,在質量不好時,控制編排裝置進行數據編排,降低視頻幀,以降低分辨率等副指標換取網絡穩定性。

本發明還提供一種基于學校的互聯網教育方法,所述基于學校的互聯網教育方法基于前述的互聯網教育系統,方法包括:

步驟1:服務器接收VR視頻播放裝置上傳的人體特定人體特征參數,并定義為對應學生的身份識別碼,特定人體特征參數由VR視頻播放裝置采集;

步驟2:開始課程教學,服務器控制VR視頻采集裝置受進行VR視頻實時錄制與上傳,服務器接收學生使用VR視頻播放裝置采集與步驟1所述特定人體特征參數相同的人體特征參數,權限驗證單元調取學生的身份識別碼進行匹配對比,匹配成功則進入步驟3,匹配失敗則返回登錄失敗提示給學生;

步驟3:服務器接收VR視頻采集裝置上傳的實時VR視頻文件,將VR視頻文件實時下傳給VR視頻播放裝置進行播放,學生進行學習;

步驟4:課程結束,服務器發送課程結束消息給VR視頻采集裝置及VR視頻播放裝置,結束VR視頻采集,結束VR視頻播放。

上述方案中,為優化,進一步地,所述開始課程教學還包括服務器接收定位單元實時上傳的位置參數,權限驗證單元將實時上傳的位置參數與預先設置的位置范圍進行匹配,匹配成功則執行步驟3,匹配失敗則返回登錄失敗提示給學生。

進一步地,所述特定人體特征參數包括學生面部圖像、學生完成特定動作視頻以及學生發出特定語句聲音。

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