[發明專利]一種基于深度學習的課堂信息化評價及管理的系統及方法

有效

• 申請號: 202010074080.0
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN111275345B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 何偉;金小淞;林英撐;劉平凈;梁松紅;伍名美;劉永兵
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06Q50/20;G06V40/16;G06V40/20
• 代理公司: 成都行之專利代理有限公司 51220
• 代理人: 張超

本發明公開了一種基于深度學習的課堂信息化評價及管理的系統及方法，包括邊緣計算模塊、服務器和客戶端，所述邊緣計算模塊包括攝像頭和開發板，所述攝像頭采集和傳輸教室不同區域的坐標數據以及課堂上學生的靜態圖像和實時圖像，所述開發板對接收到的數據進行分析得到人臉圖像和不同動作的識別結果和識別時間，并以文檔形式傳輸給服務器，所述服務器分析統計接收到的人臉圖像、識別結果和識別時間文檔得到考勤結果、課堂環節豐富程度指標，并根據考勤結果得到出勤率指標，并根據課堂環節豐富程度指標和出勤率指標得到最終的課堂質量評價結果，本發明自動進行課堂信息化評價及管理，評價結果客觀、高效。

技術領域

本發明涉及課堂管理設備領域，具體涉及一種基于深度學習的課堂信息化評價及管理的系統及方法。

背景技術

課堂教學作為一種最主要的教學形式受到廣泛重視，因此對于如何有效的管理課堂紀律，提高課堂教學質量及教學效率是非常重要的且需要進行深度探討研究的。目前對于課堂教學的評價和管理問題尚未存在一種客觀、全面、智能、高效的方法。

隨著人工智能技術的推廣應用，一系列基于人工智能的課堂教學評價及管理的相關方法和系統大量涌現，這種基于專用系統的方式在很大程度上提高了課堂教學評價的客觀性，但這些方法與系統在信息全面性和系統功能和性能方面均存在一定缺陷。

趙埕萱、吳迪所著“一種多用途課堂抬頭率監測設備”描述了包括用于采集圖像的視頻采集裝置、用于傳輸圖像信號的圖像無線傳輸裝置、用于接收分析圖像并生成和發送抬頭率統計數據或發出作弊嫌疑報警信號的交互平臺。但是該設備只能檢測抬頭率這一種指標，而無法通過多種指標得出更全面的課堂評價結果。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是現有的基于人工智能的課堂評價及管理方法和系統只能通過采集單一的指標對課堂教學進行評價以及管理，而缺少多樣化、全面性的指標，使得課堂的評價和管理更加客觀、全面、智能且高效，同時現有的系統對于需要進行高效評價的指標數據在進行加載對于網絡帶寬的需求過大的問題，目的在于提供一種基于深度學習的課堂信息化評價及管理的系統及方法，解決上述問題。

本發明通過下述技術方案實現：

一種基于深度學習的課堂信息化評價及管理的系統，包括邊緣計算模塊、服務器和客戶端；

所述邊緣計算模塊包括攝像頭和開發板；

所述攝像頭采集教室的區域坐標數據、講臺數據、課堂的靜態圖像和實時圖像，并將所述各種數據保存到云臺以及傳輸給所述開發板；

所述開發板加載人臉檢測算法、抬頭識別網絡模型、表情識別網絡模型和動作識別網絡模型對接收到的數據進行分析識別，得到人臉圖像、和抬頭率識別、表情識別和動作識別的識別結果及識別時間；

將所述人臉圖像傳輸給所述服務器，將所述識別結果和識別時間以文檔形式保存并傳輸給所述服務器；

所述服務器加載人臉識別網絡模型對接收到的人臉圖像進行識別，得到考勤結果，并對考勤結果進行分析得到出勤率指標；

所述服務器分析接收到的識別結果和識別時間文檔得到課堂質量評定結果的不同指標，并根據不同指標得出最終的課堂質量評定結果；

所述客戶端下載所述服務器分析后的識別結果和識別時間文檔，顯示考勤結果、出勤率、課堂質量評定結果。

本發明中邊緣計算模塊的攝像頭主要為帶PTZ云臺、可變焦、支持ONVIF協議的球型網絡攝像頭，開發板搭載神經網絡推理引擎的嵌入式ARM開發板，可對訓練好的神經網絡模型進行推理實現，搭載神經網絡推理引擎的高性能服務器，可對訓練好的神經網絡模型進行推理實現，實現對不同類型數據的存儲和管理，可同時處理多組邊緣計算端傳來的數據。