[发明专利]一种基于监控摄像头的教室考勤统计系统

说明书

本发明公开了一种基于监控摄像头的教室考勤统计系统，它涉及考勤统计系统技术领域；它的考勤统计系统包含如下流程：S101：首先，利用机器学习的方法，学习出一个人体上半身模型；S102：利用S101中的模型来对教室监控视频中的图像进行识别，从而计算出该教室的学生人数；S103：通过和学校教务系统中每个教室的应到人数进行对比，从而计算出迟到人数、旷课人数、以及到课率；本发明只需要一个预先学习好的人体上半身模型，即可应用于所有的教室环境，大大降低了系统实施的难度；有着较好的适应能力；能够对到课率，迟到人数、旷课人数进行统计。

技术领域：

本发明涉及一种基于监控摄像头的教室考勤统计系统，属于考勤统计系统技术领域。

背景技术：

对于学校，尤其是高校，需要定期对每个教室的考勤情况进行统计，考勤情况包括：应到人数、实到人数、迟到人数、旷课人数等。通常情况下，学校的管理人员采用人工巡查的方式来进行，但由于教室较多，很难在同一时间对每个教室进行巡查，只能采用抽查的方式，从而导致统计的数据不够全面。

当前，很多学校的教室都安装了监控摄像头，完全可以利用图像识别技术，对每个教室的监控视频图像进行识别，自动统计出该教室的人数，从而可以快速便捷的对所有教室的考勤情况进行统计。中国专利CN104156729A公开了一种教室人数统计方法，主要功能即是对监控视频进行识别，从而统计出教室的人数。该系统包括：在教室无人状态下建立背景模型，并建立人体上半身边缘二值模型；对二值前景图像进行膨胀运算，得到可能的人体活动区域；搜索二值前景图像中的二值峰值点，加入头顶检测集合；将人体上半身边缘二值模型与每一次滑动后的窗口中的边缘图像进行相似度比较，将大于阈值的人体上半身区域加入人体检测集合；结合头顶检测集合和人体检测集合，采用聚类分析的方式进行人数统计。该系统的不足之处主要有如下几点：

1、需要每一个教室在无人状态下的图片，用于建立教室的背景模型。如果要统计的教室数量较多，或者要快速应用到其它学校，将会大大增加系统实施的难度。

2、需要设定一个阈值，用于判断是否为人体上半身区域。而该阈值与环境有很大关系，环境不同，阈值也会随之变化，阈值的设定是一个比较困难的问题。

3、该系统只统计了教室的人数，没有对迟到人数、旷课人数进行统计。

发明内容：

针对上述问题，本发明要解决的技术问题是提供一种基于监控摄像头的教室考勤统计系统。

本发明的一种基于监控摄像头的教室考勤统计系统，它的考勤统计系统包含如下流程：S101：首先，利用机器学习的方法，学习出一个人体上半身模型；S102：利用S101中的模型来对教室监控视频中的图像进行识别，从而计算出该教室的学生人数；S103：通过和学校教务系统中每个教室的应到人数进行对比，从而计算出迟到人数、旷课人数、以及到课率。

作为优选，所述S101：利用机器学习的方法，学习出一个人体上半身模型，其步骤如下：

(1.1)、采集正样本集合PS和负样本集合NS；所述的正样本是指包含人体上半身的图像，负样本是指不包含人体上半身的图像；

(1.2)、对正样本和负样本提取特征；

(1.3)、对所有的正样本和负样本提取特征后，把特征的值写入一个文本文件，然后采用机器学习中著名的支持向量机方法来进行学习，从而得到一个能够识别人体上半身的模型M。

作为优选，所述S102：利用S101中的模型来对教室监控视频中的图像进行识别，从而计算出该教室的学生人数；即为：利用模型M来对教室监控视频中的图像进行识别，并优化模型M，得到新的模型M’,从而计算出该教室的学生人数；具体步骤如下：

(2.1)、对监控视频中的每一帧图像，利用步骤S101中学习好的模型，再利用图像识别领域著名的滑动窗口技术，即可识别出人在该图像中的具体位置，具体过程如下：