[發明專利]一種基于線下課堂監控的出勤率檢測方法及系統在審
| 申請號： | 202210068367.1 | 申請日： | 2022-01-20 |
| 公開（公告）號： | CN114445862A | 公開（公告）日： | 2022-05-06 |
| 發明（設計）人： | 彭蘇婷;于丹;肖鵬;王艷秋;張彤 | 申請（專利權）人： | 大連東軟教育科技集團有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/10 | 分類號： | G06V40/10;G06V20/52;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116000 遼寧省大*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 課堂 監控 出勤率 檢測 方法 系統 | ||
1.一種基于線下課堂監控的出勤率檢測方法，其特征在于包括：
訓練人頭人體聯合檢測網絡模型，采用加權聯合損失對模型的權重進行優化；
獲取線下課堂監控視頻，間隔一定幀數抽取關鍵幀圖像；
將關鍵幀圖像輸入至訓練好的人頭人體聯合檢測網絡模型中從而得到人頭候選框；
采用后處理算法去除候選框中的重復框、背景框和不合理框，從而得到當前關鍵幀中包含的人數；
將關鍵幀中檢測到的人數除以上課應到人數從而獲得此關鍵幀對應的出勤率。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：在訓練人頭人體聯合檢測網絡模型時：
根據人頭、人體上半身同時出現并成一定比例原理，根據每個人頭框自動成比例生成相應的人體框從而獲得帶有人頭框、人體框標注的數據集，并將該數據集按比例分為訓練集和驗證集；
建立人頭人體聯合檢測網絡模型，該模型包括骨干網絡和FPN模塊，其中骨干網絡用于提取不同分辨率下的特征響應圖，包括一系列連續的CPM模塊和CBL模塊，所述FPN模塊對特征響應圖進行上采樣和加和處理，
將訓練集輸入人頭人體聯合檢測網絡模型中，提取不同分辨率的特征信息并進行融合從而輸出人頭框、人體框的候選框坐標；
將人頭框、人體框的實際坐標與模型預測出的候選框進行對比獲得加權聯合損失，基于加權聯合損失對模型的權重進行優化。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：采用加權聯合損失對人頭人體聯合檢測網絡模型的權重進行優化時，其中加權聯合損失表示為：
其中，i代表第i個框，m的取值為0，1，分別代表人頭、人體，p為候選框的類別概率，t為候選框的坐標信息；
人頭、人體的損失計算公式如下：
其中，Lc是分類的對數損失，Lr是坐標的均方誤差，p*，t*分別表示真實標簽的類別概率、坐標信息，λm、αm分別表示對應的權重；
根據加權聯合損失采用隨機梯度下降法對模型的權重進行優化。
4.一種基于線下課堂監控的出勤率檢測方法系統，其特征在于：包括：
訓練模塊，對人頭人體聯合檢測網絡模型進行訓練，采用加權聯合損失對模型的權重進行優化；
關鍵幀提取模塊，用于獲取課堂視頻的關鍵幀圖像；
人頭檢測模塊，用于檢測關鍵幀中的人頭候選框；
后處理模塊，用于去除候選框中的重復框、背景框以及不合理框，獲得關鍵幀中的人頭數；
輸出模塊，根據關鍵幀中檢測到的人數計算出勤率并進行輸出。
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