[發(fā)明專利]一種校園疫情在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010700935.6
• 申請(qǐng)日: 2020-07-20
• 公開（公告）號(hào): CN111933296B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: ?？撕?/a>;王迎曙
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢美和易思數(shù)字科技有限公司
• 主分類號(hào): G16H50/80
• 分類號(hào): 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(wù)所(普通合伙) 42247
• 代理人: 陳凱

本發(fā)明提出了一種校園疫情在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：在線調(diào)查模塊、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、表情分析模塊、二次推送模塊、對(duì)比判斷模塊。本發(fā)明通過(guò)在線調(diào)查問(wèn)卷的方式進(jìn)行校園疫情監(jiān)測(cè)，通過(guò)學(xué)生答題時(shí)的表情分析是否存在疑似隱瞞情況，并通過(guò)二次答題的方式進(jìn)行二次判斷，判斷學(xué)生是否隱瞞實(shí)際情況。本發(fā)明通過(guò)計(jì)算第一次作答時(shí)的表情特征序列和第二次作答時(shí)的表情特征序列的運(yùn)動(dòng)矢量之間的相似度進(jìn)行二次判斷，更深層次獲取撒謊時(shí)的面部動(dòng)態(tài)特征，提高判斷的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及校園疫情監(jiān)技術(shù)控領(lǐng)域，具體涉及一種校園疫情在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

高度傳染性疾病是人類公敵，關(guān)乎每個(gè)人的身心健康，在疫情期間，做好校園疫情調(diào)查是校園疫情防控的重要措施。在保持社交距離的情況下，通過(guò)在線校園疫情調(diào)查進(jìn)行疫情監(jiān)控是已成為眾多院校的首選。大部分學(xué)生在進(jìn)行在線疫情調(diào)查時(shí)會(huì)如實(shí) 作答，然而部分學(xué)生可能會(huì)因?yàn)楹ε卤桓綦x等各種原因隱瞞實(shí)際情況，影響在線校園疫情調(diào)查的可信度，為疫情排查增加難度，甚至可能帶來(lái)潛在隱患。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提出了一種校園疫情在線監(jiān)測(cè)方法，對(duì)學(xué)生在線疫情調(diào)查時(shí)的可信度進(jìn)行評(píng)估，篩選出潛在的隱瞞事件，用于解決學(xué)生在進(jìn)行在線疫情調(diào)查時(shí)可能會(huì)隱瞞實(shí)際情況、影響在線校園疫情調(diào)查的可信度的問(wèn)題。

本發(fā)明提出一種校園疫情在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

在線調(diào)查模塊：用于采用在線問(wèn)卷調(diào)查的方式對(duì)學(xué)生進(jìn)行疫情調(diào)查，分別記錄學(xué)生每道題的答題時(shí)間；

網(wǎng)絡(luò)攝像頭：用于在線采集學(xué)生在每道題的答題時(shí)間內(nèi)的面部表情圖像序列；

表情分析模塊：用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)攝像頭采集到學(xué)生答題時(shí)的面部表情圖像序列進(jìn)行特征提取，提取出面部表情圖像序列中的關(guān)鍵幀，將關(guān)鍵幀特征向量按照時(shí)間序列組成表情特征序列；根據(jù)所述表情特征序列進(jìn)行表情變化分析，識(shí)別出表情，判斷是否疑似隱瞞；

二次推送模塊：用于篩選出學(xué)生第一次作答時(shí)答題時(shí)間超過(guò)設(shè)定時(shí)間或表情分析模塊判定為疑似隱瞞的題目，將對(duì)應(yīng)的題目推送給學(xué)生進(jìn)行第二次作答；

對(duì)比判斷模塊：用于將第二次作答結(jié)果與第一次作答結(jié)果比對(duì)，如果結(jié)果不一致，判定存在隱瞞情況；如果結(jié)果一致，對(duì)于第一次作答時(shí)表情分析模塊判定為疑似隱瞞的題目，計(jì)算第一次作答時(shí)的表情特征序列和第二次作答時(shí)的表情特征序列的運(yùn)動(dòng)矢量之間的相似度，若所述相似度高于設(shè)定閾值，判定存在隱瞞情況。

優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還包括身份驗(yàn)證模塊，用于對(duì)參與在線問(wèn)卷的用戶進(jìn)行學(xué)生學(xué)號(hào)驗(yàn)證、人臉驗(yàn)證和健康碼驗(yàn)證。

優(yōu)選的，所述在線調(diào)查模塊中，身份驗(yàn)證通過(guò)后點(diǎn)擊開始按鈕答題，題目類型均為選擇題，在頁(yè)面一側(cè)通過(guò)計(jì)時(shí)器記錄學(xué)生每道題的答題時(shí)間。

優(yōu)選的，所述表情分析模塊中，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行特征提取、表情識(shí)別和疑似隱瞞判斷。

優(yōu)選的，所述計(jì)算第一次作答時(shí)的表情特征序列和第二次作答時(shí)的表情特征序列的運(yùn)動(dòng)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(diǎn)；

計(jì)算第一次作答時(shí)的表情特征序列中相鄰兩張表情特征圖之間的運(yùn)動(dòng)矢量，生成第一運(yùn)動(dòng)矢量圖；

計(jì)算同一道題第二次作答時(shí)的表情特征序列中相鄰兩張表情特征圖之間的運(yùn)動(dòng)矢量，生成第二運(yùn)動(dòng)矢量圖；

計(jì)算第一運(yùn)動(dòng)矢量圖和第二運(yùn)動(dòng)矢量圖之間的相似度。

優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還包括邏輯判斷模塊，用于對(duì)在線調(diào)查模塊的問(wèn)卷調(diào)查題目及答案選項(xiàng)進(jìn)行文本分析，建立不同題目及答案選項(xiàng)之間的邏輯關(guān)系圖譜，當(dāng)學(xué)生完成第一次作答后判斷各題目及學(xué)生的答案是否與所述邏輯關(guān)系圖譜相符，對(duì)于不相符的題目，將對(duì)應(yīng)的題目推送給學(xué)生進(jìn)行再次作答。（防止前后矛盾）