[发明专利]机器人控制方法、装置及监考机器人在审

专利信息
申请号: 201810324762.5 申请日: 2018-04-11
公开(公告)号: CN108509936A 公开(公告)日: 2018-09-07
发明(设计)人: 李斌;涂德祥;谢江维 申请(专利权)人: 四川文理学院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 逯恒
地址: 635000 四*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 考生 机器人控制 人体姿态 预警信息 座位 作弊 图像 机器人教学 机器人移动 工作负担 考试作弊 判断结果 人本发明 人员使用 图像发送 图像获得 异常行为 终端设备 作弊行为 预设 匹配 机器人 存储 发现 分析
【说明书】:

发明涉及机器人教学技术领域,提供一种机器人控制方法、装置及监考机器人。该机器人控制方法首先控制监考机器人移动至多个考生座位中的第一考生座位并获得第一考生座位上的第一考生的第一图像,然后基于第一图像获得第一考生的当前人体姿态并判断当前人体姿态是否与监考机器人中存储的预设人体姿态相匹配,如果判断结果为否,生成作弊预警信息并将作弊预警信息以及第一图像发送至监考人员使用的终端设备,以使监考人员根据第一图像对第一考生的行为进行人为分析,判断第一考生是否存在作弊行为。该机器人控制方法能够及时发现考生的异常行为并提醒监考人员注意,从而使监考人员能够及时发现考试作弊行为,同时减轻监考人员的工作负担。

技术领域

本发明涉及机器人教学技术领域,具体而言,涉及一种机器人控制方法、装置及监考机器人。

背景技术

现代机器人技术和人工智能技术不断发展,机器人已应用于工业、农业、军事、医疗等各个领域。随着语音识别、情感识别、关节技术、传感器等技术的不断发展,机器人技术越来越多的运用到教学中。在教育领域,机器人可以作为教学助手,辅助教师进行授课或者辅导学生学习,这种教学方式的出现将从根本上改变教师的教学模式和学生的学习方式。

考试,作为一种量化评价学生学习状况的手段,几乎所有教学过程中都会涉及的重要环节。然而,时至今日,各类考试中的作弊问题依然严重,传统的通过安插监考人员来对考生进行监督的监考存在明显的弊端:在考生数量较多时,考试时间较长时,监考人员难以保证充分观察到每个考生的行为状况,不能及时发现考生的作弊行为,如果在考场内安插多名监考人员,显然会造成人力资源浪费,并且对于一些非重大考试也没有这样做的必要。在现有技术中,还缺乏一种将机器人用于教学过程中的考试环节,辅助监考人员进行监考的解决方案。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提供了一种机器人控制方法、装置及监考机器人,以解决上述技术问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

第一方面,本发明实施例提供一种机器人控制方法,应用于监考机器人,监考机器人设置在考场内,考场内设置有多个考生座位,方法包括:

控制监考机器人移动至多个考生座位中的第一考生座位;

获得第一考生座位上的第一考生的第一图像;

基于第一图像获得第一考生的当前人体姿态;

判断当前人体姿态是否与监考机器人中存储的预设人体姿态相匹配,预设人体姿态为考生正常答题时的人体姿态;

在为否时,生成作弊预警信息并将作弊预警信息以及第一图像发送至监考人员使用的终端设备。

第二方面,本发明实施例提供一种机器人控制装置,应用于监考机器人,监考机器人设置在考场内,考场内设置有多个考生座位,装置包括:

移动模块,用于控制监考机器人移动至多个考生座位中的第一考生座位;

图像获取模块,用于获得第一考生座位上的第一考生的第一图像;

姿态获取模块,用于基于第一图像获得第一考生的当前人体姿态;

姿态判断模块,用于判断当前人体姿态是否与监考机器人中存储的预设人体姿态相匹配,预设人体姿态为考生正常答题时的人体姿态;

预警模块,用于在姿态判断模块的判断结果为否时,生成作弊预警信息并将作弊预警信息以及第一图像发送至监考人员使用的终端设备。

第三方面,本发明实施例提供一种监考机器人,包括:处理器以及存储有程序指令的存储器,在程序指令被处理器读取并执行时,运行上述机器人控制方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川文理学院,未经四川文理学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810324762.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top