[發明專利]一種確定目標視頻屬性特征的方法、存儲介質、電子設備

在審

• 申請號: 202011120702.5
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112270231A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 黃愷;周佳;包英澤
• 申請（專利權）人: 北京大米科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/02;G06Q50/20
• 代理公司: 北京睿派知識產權代理事務所(普通合伙) 11597
• 代理人: 劉鋒

本發明實施例提供了一種確定目標視頻屬性特征的方法、存儲介質和電子設備。通過獲取在線教學的目標視頻，根據目標視頻獲取圖像集合，將圖像集合作為檢測集輸入手勢檢測神經網絡，檢測出授課教師在課堂教學中的手勢標簽，根據手勢標簽確定教師在課堂使用的手勢是否有意義，根據有意義的手勢標簽在單位時間內出現的次數確定在線教學的授課質量，給出評估結果；由此能夠識別出教師在課堂中的表現，及時篩選出授課質量不好的消極課程，避免造成不良影響。

技術領域

本發明涉及在線教育領域，具體涉及一種確定目標視頻屬性特征的方法。

背景技術

在線教學過程中，為了提高教學質量，需要對課堂教師的教學表現進行監控，也即進行監課。現有技術中，通常采用人工監課的方式對教師的課堂表現進行監控，隨著在線教育的發展，課程數量急劇增多，人工監課無法滿足要求。不能及時發現消極的教學課程，可能造成不良影響。

發明內容

有鑒于此,為了及時發現消極的教學課程，避免造成不良影響，本發明實施例提供一種確定目標視頻屬性特征的方法、存儲介質、電子設備。

第一方面，本發明實施例提供一種確定目標視頻屬性特征的方法，包括：

根據目標視頻獲取圖像集合，所述圖像集合包括多個圖像，所述圖像包括目標人物；

通過預先訓練的手勢檢測神經網絡對所述圖像集合中的各圖像進行識別以獲取各圖像中目標人物的手勢標簽；

根據所述圖像集合的各圖像的手勢標簽確定所述目標視頻的標簽特征；

確定所述標簽特征在目標視頻的屬性特征，所述屬性特征用于表征所述目標任務在所述目標視頻中的表現。

優選地，所述手勢檢測神經網絡通過如下步驟訓練獲得：

獲取訓練樣本集合中各訓練樣本；

獲取初始化的手勢檢測神經網絡；

根據所述各訓練樣本調節所述手勢檢測神經網絡的各項參數以通過預定的損失函數提取特征信息，響應于特征信息滿足驗證條件，從而確定為經過訓練的手勢檢測神經網絡。

優選地，所述手勢檢測神經網絡包括你只看一眼神經網絡。

優選地，所述特征信息包括：

預測框位置信息和置信度；

其中，所述預測框位置信息包括定位信息和長寬比信息，所述長寬比信息為預先設定的或通過對目標對象的圖片聚類確定。

優選地，訓練所述手勢檢測神經網絡的步驟還包括：

通過圖像增強擴充訓練樣本集合；

其中，所述通過圖像增強擴充訓練樣本集合包括：

對訓練樣本圖像進行鏡像以獲取擴充的訓練樣本圖像；和/或

對訓練樣本圖像進行旋轉以獲取擴充的訓練樣本圖像。

優選地，所述預定的損失函數為焦點損失函數。

優選地，所述方法還包括：

通過預定的損失函數獲取目標圖像對應的置信度和交并比；

根據所述置信度和交并比確定標簽。

優選地，通過計算預定時間內目標視頻中出現有意義手勢的次數獲得目標視頻的標簽特征；

屬性特征是通過目標視頻的標簽特征獲取的，用于表征目標人物在目標視頻中的表現；響應于標簽特征為優質，屬性特征為目標人物在目標視頻的表現為目標人物提供了優質的教學課程；響應于標簽特征為消極，屬性特征為目標人物在目標視頻的表現為目標人物提供了消極的教學課程。