[發明專利]一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機

有效

• 申請號: 201910588415.8
• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN110266984B
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 王宣銀;杜雙龍;莫奇
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: H04N5/76
• 分類號: H04N5/76;H04N5/232;H04N21/2187;H04N21/472;G06K9/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 應孔月

1.一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，包括云臺和搭載在云臺上的攝像頭單元；

所述攝像頭單元包括攝像頭、主機處理模塊4G網絡模塊、視頻分析DSP模塊、攝像頭控制模塊、云臺控制模塊；

所述攝像頭，用于采集教學場景的視頻信號和音頻信號；

所述主機處理模塊，用于接收視頻信號和音頻信號，對視頻和音頻進行編碼，封裝，封裝后的音視頻一方面儲存于本地，另一方面通過4G網絡模塊將音視頻以流媒體形式推出；

所述視頻分析DSP模塊，用于接收視頻信號，對視頻信號中的目標進行分類識別，根據分類識別的結果，輸出運動控制信號給云臺控制模塊，輸出攝像頭對焦信號給攝像頭控制模塊，從而對目標進行實時跟蹤；

攝像頭控制模塊，用于控制攝像頭的對焦；

云臺控制模塊，用于控制云臺的運動；

其中，所述對視頻信號中的目標進行分類識別，通過訓練相應的分類器來實現，具體方法如下：

S1：訓練分類器：

S11：獲取課堂場景下圖片訓練樣本數據集，數據集中包括各種需要識別的動作信息，動作信息：教師板書、教師提問、教師徘徊、學生舉手、學生起立、學生坐下；

S12：提取樣本特征；

S13：制作樣本訓練集，將樣本提取后的特征與標簽對應；

S14：建立分類器模型；

S15：將樣本訓練集進行分類器訓練，終止條件為達到預定精度或者達到預定訓練次數；

S2：使用訓練好的分類器進行課堂行為動作分類識別：

S21：獲取實時視頻，并獲取運動目標區域；

S22：對運動目標區域進行特征提取；

S23：將提取的特征使用步驟S1訓練得到的分類器進行分類，獲得分類結果，對應的即可獲取相應的行為動作類別。

2.根據權利要求1所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，在視頻分析DSP模塊中，對目標的分類識別包括教師與學生的身份識別以及教師與學生在課堂場景下的特定行為的識別。

3.根據權利要求2所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，針對教師，其特定行為包括教師板書、教師提問以及教師徘徊；針對學生，其特定行為包括學生舉手、起立和坐下。

4.根據權利要求3所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，對目標進行實時跟蹤包括教師行為的跟蹤或者學生行為的跟蹤；所述教師行為的跟蹤，主要包括教師徘徊時云臺攝像機的跟蹤運動；所述學生行為的跟蹤，主要包括學生站立時攝像頭的變焦鏡頭特寫以及學生坐下時攝像頭的變焦鏡頭釋放。

5.根據權利要求1所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，所述S12中，提取樣本特征使用SIFT特征、HOG特征以及LBP特征。

6.根據權利要求1所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，所述S14中，分類器模型采用SVM分類器，K近鄰分類器或貝葉斯分類器。

7.根據權利要求1所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，所述攝像頭單元還包括本地數據傳輸模塊，主機處理模塊封裝后的音視頻通過本地數據傳輸模塊直接傳輸到本地顯示。

8.根據權利要求1所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，所述4G網絡模塊能直接訪問互聯網，用戶通過外網直接訪問實時流媒體。

9.根據權利要求1所述的一種云臺攝像智能分析教學錄播一體機，其特征在于，所述的云臺為懸掛式的一體化云臺，其水平方向運動采用蝸輪蝸桿傳動方式，俯仰方向運動采用行星輪傳動方式。