[发明专利]一种教学管理系统及方法在审
申请号: | 201911396490.0 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN113128260A | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 胡涌 | 申请(专利权)人: | 苏州快乐脑信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/20;G07C1/10 |
代理公司: | 上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) 31297 | 代理人: | 李昌霖 |
地址: | 215021 江苏省苏州市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 教学管理 系统 方法 | ||
1.一种教学管理系统,其特征在于,所述系统包括:第一图像采集装置、第二图像采集装置以及中央控制器;所述第一图像采集装置用于采集每个出勤学生的面部信息;所述第二图像采集装置用于间隔设定时间采集所述出勤学生的上课状态图像;所述第一图像采集装置以及所述第二图像采集装置分别与所述中央控制器连接;所述中央控制器包括图像识别单元、存储单元以及教学评价单元;所述存储单元用于存储学生照片;所述图像识别单元用于识别所述第一图像采集装置及所述第二图像采集装置采集的图像内的人脸信息;所述教学评价单元根据所述第一图像采集装置采集的人脸信息与所述存储单元内存储的学生照片进行比对,首先确定学生的出勤人数及出勤学生的身份信息;再根据所述第二图像采集装置定时采集的上课状态图像中包括人脸信息的个数,确定所在时刻专注听课的人数;进而确定该课程的教学情况。
2.如权利要求1所述的系统,其特征在于,所述图像识别单元:识别子单元,用于采用图像分类模型对所述图像样本进行识别,得到所述图像样本的图像类别置信度;检索子单元,用于当确定所述识别子单元得到的所述图像类别置信度小于第一预定阈值时,检索出所述图像样本的相似人工识别样例,将所述相似人工识别样例中置信度最高的目标人工识别样例的识别结果,作为所述图像样本的识别结果;训练子单元,用于根据所述训练样本库中的训练样本训练所述图像分类模型;其中,所述训练样本包括人工识别样例和高置信度图像检索样例;所述高置信度图像检索样例为所述检索子单元检索到的人工识别样例。
3.如权利要求2所述的系统,其特征在于,所述第一图像采集装置嵌设在教室门的门框上,其包括第一采集单元以及第一处理单元,所述第一处理单元与所述图像识别单元连接;所述第二图像采集装置嵌设在讲台上方的墙体处,其包括第二采集单元以及第二处理单元,所述第二处理单元与所述图像识别单元连接。
4.如权利要求3所述的系统,其特征在于,所述检索子单元,还用于:当所述图像样本的图像类别置信度大于等于所述第一预定阈值时,将所述图像样本作为高置信度图像检索样例存储至训练样本库中;所述识别子单元还用于得到所述图像样本的图像特征;所述检索子单元,具体用于:根据所述识别子单元得到的所述图像样本的图像特征,从图像样本库中检索出所述图像样本的相似人工识别样例;其中,所述相似人工识别样例的识别结果中包含的图像特征与所述图像样本的图像特征间的相似度大于第二预定阈值;其中,所述图像样本库用于存储一个或多个人工识别样例。
5.如权利要求4所述的系统,其特征在于,所述系统还包括签到显示屏,所述签到显示屏与所述第一图像采集装置集成为一体,用于显示签到人的姓名和签到采集图像。
6.一种基于权利要求1至5之一所述系统的教学管理方法,其特征在于,所述方法执行以下步骤:步骤1:所述第一图像采集装置:采集每个出勤学生的面部信息;步骤2:所述第二图像采集装置间隔设定时间采集所述出勤学生的上课状态图像;步骤3:所述中央控制器识别所述第一图像采集装置及所述第二图像采集装置采集的图像内的人脸信息,根据所述第一图像采集装置采集的人脸信息与所述存储的学生照片进行比对,进而确定该课程的教学情况。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述中央控制器包括图像识别单元、存储单元以及教学评价单元;所述存储单元用于存储学生照片;所述图像识别单元用于识别所述第一图像采集装置及所述第二图像采集装置采集的图像内的人脸信息;所述教学评价单元根据所述第一图像采集装置采集的人脸信息与所述存储单元内存储的学生照片进行比对,首先确定学生的出勤人数及出勤学生的身份信息;再根据所述第二图像采集装置定时采集的上课状态图像中包括人脸信息的个数,确定所在时刻专注听课的人数;进而确定该课程的教学情况。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述图像识别单元:识别子单元,用于采用图像分类模型对所述图像样本进行识别,得到所述图像样本的图像类别置信度;检索子单元,用于当确定所述识别子单元得到的所述图像类别置信度小于第一预定阈值时,检索出所述图像样本的相似人工识别样例,将所述相似人工识别样例中置信度最高的目标人工识别样例的识别结果,作为所述图像样本的识别结果;训练子单元,用于根据所述训练样本库中的训练样本训练所述图像分类模型;其中,所述训练样本包括人工识别样例和高置信度图像检索样例;所述高置信度图像检索样例为所述检索子单元检索到的人工识别样例。
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