[发明专利]一种基于人脸识别的教育培训系统有效

专利信息
申请号: 201911349640.2 申请日: 2019-12-24
公开(公告)号: CN111160211B 公开(公告)日: 2023-08-11
发明(设计)人: 韩玉峰;李建华;洪峰;林钦文 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G06V40/16;G06V20/40;G06V10/74;G06F16/583;H04L9/40
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 刘翠香
地址: 510060 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 识别 教育 培训 系统
【说明书】:

发明公开了一种基于人脸识别的教育培训系统,包括控制模块,所述控制模块与信息存储模块连接,所述控制模块的输入端与视频采集模块的输出端连接,所述视频采集模块的输出端与信息储存模块的输入端连接,所述视频采集模块的输出端与视频处理模块的输入端连接,所述视频处理模块的输出端分别与控制模块的输入端、计时模块的输入端连接,所述计时模块的输出端与学习模块的输入端连接,所述控制模块的输入端与身份识别模块的输出端连接,所述身份识别模块的输入端与人脸识别摄像头的输出端电连接,所述身份识别模块的输出端与身份库连接。本发明设有视频采集模块和视频处理模块,更进一步的确认参加教育的人员在线学习,提高学习的效果。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域,尤其涉及一种基于人脸识别的教育培训系统。

背景技术

人脸识别技术是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人物特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。

随着个人计算机的普及,互联网技术的应用已经渗入到人们日常生活的众多角落,这一点也同样体现在教育培训和考试活动中。虽然传统临场面授具有师生可直接互动的优势,但由于潜在学员众多、优质师资资源紧缺、办班成本过高、办班规模受限、学员地域分布广泛、学员工作与学习时间冲突等各方面原因,已经不能适应当前教育培训的现实要求。采用现代远程培训信息化科技手段,建设以互联网和现代信息传输技术为核心的远程教育培训服务平台(以下简称“平台”),向各级各类机关和企、事业单位、教育科研机构以及社会公众提供实效化远程教育培训服务,是解决上述问题最有效的手段。

目前,对违章人员或者班组人员进行安全教育,要求达到一定的学习时长,但是大部分采用挂机的方式达到要求,无法实现真正学习教育的目的。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种基于人脸识别的教育培训系统。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种基于人脸识别的教育培训系统,其特征在于,包括控制模块,所述控制模块与信息存储模块连接,所述控制模块的输入端与视频采集模块的输出端连接;

所述视频采集模块的输出端与信息储存模块的输入端连接,所述视频采集模块的输出端与视频处理模块的输入端连接,所述视频处理模块的输出端分别与控制模块的输入端、计时模块的输入端连接,

所述计时模块的输出端与学习模块的输入端连接,所述控制模块的输入端与身份识别模块的输出端连接,所述身份识别模块的输入端与人脸识别摄像头的输出端电连接,所述身份识别模块的输出端与身份库输入端连接。

优选的,所述控制模块分别与所述计时模块和所述学习模块双向连接。

优选的,还包括人脸采集模块,所述人脸采集模块的输出端与身份库的输入端信号连接,所述人脸采集模块还连接有用户端。

优选的,所述身份识别模块、身份库和用户端均与所述控制模块连接,所述身份识别模块的输出端和人脸采集模块的输出端均与控制模块的输入端连接。

优选的,所述身份库还包括姓名、年龄、学号和手机号。

优选的,所述视频采集模块采用高清摄像头,所述摄像头的数目为2个,用于采集所覆盖范围的人脸图像。

优选的,所述基于人脸识别的教育培训系统的硬件连接包括:

所述基于人脸识别的教育培训系统的硬件连接包括:

与所述人脸图像采集模块相匹配的人脸识别摄像头,所述人脸识别摄像头设有镜头和图像传感器;

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局,未经广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局许可,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/201911349640.2/2.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