[發明專利]一種校園疫情在線監測系統

有效

• 申請號: 202010700935.6
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111933296B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 海克洪;王迎曙
• 申請（專利權）人: 武漢美和易思數字科技有限公司
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;G06V40/16;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 武漢紅觀專利代理事務所(普通合伙) 42247
• 代理人: 陳凱

1.一種校園疫情在線監測系統，其特征在于，所述系統包括：

在線調查模塊：用于采用在線問卷調查的方式對學生進行疫情調查，分別記錄學生每道題的答題時間；

網絡攝像頭：用于在線采集學生在每道題的答題時間內的面部表情圖像序列；

表情分析模塊：用于對網絡攝像頭采集到學生答題時的面部表情圖像序列進行特征提取，提取出面部表情圖像序列中的關鍵幀，將關鍵幀特征向量按照時間序列組成表情特征序列；根據所述表情特征序列進行表情變化分析，識別出表情，判斷是否疑似隱瞞；

二次推送模塊：用于篩選出學生第一次作答時答題時間超過設定時間或表情分析模塊判定為疑似隱瞞的題目，將所述疑似隱瞞的題目推送給學生進行第二次作答；

對比判斷模塊：用于將第二次作答結果與第一次作答結果比對，如果結果不一致，判定存在隱瞞情況；如果結果一致，對于第一次作答時表情分析模塊判定為疑似隱瞞的題目，計算第一次作答時的表情特征序列和第二次作答時的表情特征序列的運動矢量之間的相似度，若所述相似度高于設定閾值，判定存在隱瞞情況；所述計算第一次作答時的表情特征序列和第二次作答時的表情特征序列的運動矢量之間的相似度具體為：

采用光流法跟蹤表情特征序列的特征點；

計算第一次作答時的表情特征序列中相鄰兩張表情特征圖之間的運動矢量，生成第一運動矢量圖；

計算同一道題第二次作答時的表情特征序列中相鄰兩張表情特征圖之間的運動矢量，生成第二運動矢量圖；

計算第一運動矢量圖和第二運動矢量圖之間的相似度；

邏輯判斷模塊：用于對在線調查模塊的問卷調查題目及答案選項進行文本分析，建立不同題目及答案選項之間的邏輯關系圖譜，當學生完成第一次作答后判斷各題目及學生的答案是否與所述邏輯關系圖譜相符，對于不相符的題目，將對應的題目推送給學生進行再次作答；

錯誤排除模塊：用于獲取與所述邏輯關系圖譜不相符的題目的再次作答結果和答題時的面部表情圖像序列，判斷第一次作答與再次作答結果是否一致，如果結果不一致，通過表情分析模塊判斷出第一次作答與再次作答是否均為疑似隱瞞，若全為否，判定為答案勾選錯誤，排除隱瞞情況；如果結果一致，通過對比判斷模塊判斷是否存在隱瞞情況。

2.根據權利要求1所述校園疫情在線監測系統，其特征在于，還包括身份驗證模塊，用于對參與在線問卷的用戶進行學生學號驗證、人臉驗證和健康碼驗證。

3.根據權利要求1所述校園疫情在線監測系統，其特征在于，所述在線調查模塊中，身份驗證通過后點擊開始按鈕答題，題目類型均為選擇題，在頁面一側通過計時器記錄學生每道題的答題時間。

4.根據權利要求1所述校園疫情在線監測系統，其特征在于，所述表情分析模塊中，采用卷積神經網絡模型進行特征提取、表情識別和疑似隱瞞判斷。

5.根據權利要求1所述校園疫情在線監測系統，其特征在于，用于在判定存在隱瞞情況時，向校園疫情在線監測系統的管理員發送瞞報提醒消息；當問卷調查結果中出現異常時，向校園疫情在線監測系統的管理員發送異常提醒消息；所述瞞報提醒消息或異常提醒消息中包括學生姓名、學號、對應的瞞報/異常題目以及該學生完整的在線問卷調查鏈接。