[发明专利]一种基于表情识别的智慧博物馆管理系统有效
申请号: | 202011404738.6 | 申请日: | 2020-12-02 |
公开(公告)号: | CN112446337B | 公开(公告)日: | 2022-10-11 |
发明(设计)人: | 赵轲;张硕;陶鑫;郝聪婷;曹韬;宋翔宇;王念慈;宫新策 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06V10/50;G06V10/774;G06K9/62;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/26 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 甘茂 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 表情 识别 智慧 博物馆 管理 系统 | ||
本发明属于智慧博物馆领域,提供一种基于表情识别的智慧博物馆管理系统,通过视频采集模块采集每个展位的实时视频图像;并结合人脸检测模块、人脸识别模块、表情识别模块及数据处理模块得到游客在博物馆内的参观路径、以及在参观路径上每一个展位的驻留时间和展位的满意度评分;再结合所有游客的评价指标得到每一个展位的满意度评分和吸引力评分、以及博物馆的总体满意度评分和平均参观时间。本发明通过游客参观过程中的真实表情识别,结合与之匹配的评价指标计算模型,客观的展现游客对每一个展位以及博物馆的参观满意度,实现博物馆智慧化,同时,管理者也能通过各个评价指标的实时显示实现智慧博物馆更有方向性地改善服务,提高游客满意度。
技术领域
本发明属于智慧博物馆领域,具体提供一种基于表情识别的智慧博物馆管理系统。
背景技术
博物馆是各类历史文化的载体,是我们了解历史,启发当下,走向未来的窗口。截至2019年年底,全国已备案博物馆达5535家,全年接待观众12.27亿人次,博物馆为文明交流互鉴提供了新空间,已经走入了普通人的生活中。现在,大部分人出行旅游,到达一个新的地区,首先要去参观游览的就是本地区的历史博物馆;对于从事艺术和欣赏艺术的人们,往往被艺术类博物馆吸引,例如卢浮宫博物馆、大都会艺术博物馆等;对科学技术感兴趣的人们,科学与技术类博物馆有着更大的吸引力;各式各样的综合性博物馆包罗万千,满足人们的参观需求,丰富着人们的生活。由此可见,博物馆已经成为人们生活中必不可少的一部分。
随着科学技术的发展,智慧化成为各行各业的发展趋势。因此,如何提升博物馆的数字化水平,智慧化地服务游客,也成为博物馆的发展趋势。但是从传统博物馆到智慧博物馆,还有很长的路要走。从目前博物馆的智慧化程度来看,大部分博物馆还处在智慧化的开始阶段。传统博物馆展出方式固定,实体文物的陈列布置场地一般是固定不变的,因此容易造成受欢迎的展位人流量巨大,甚至需要排长队参展;同时,固定的展出位置也可能导致相邻相近的展藏品都不具有吸引力,某些区域的展位人流稀少。传统博物馆只能根据直觉或长时间的人眼观察来更加合理地安排各藏品的展出位置,耗费巨大的精力和时间,可能最后收到的效果也一般。另外,传统博物馆数字化和智慧化水平较低,导致博物馆无法及时获取游客的满意度,不能及时掌握游客的真实感受,提升服务质量。
智慧博物馆针对传统博物馆科学技术缺乏导致的展览误区,重新梳理智慧博物馆的要素,提出以人为中心的信息传递模式,以人为中心,从人的基本数据出发,运用数据将博物馆的物和人联系在一起,从而人性化和个性化地实现博物馆的智能化控制和智慧化改善。基于此,本发明提供一种基于表情识别的智慧博物馆管理系统。
发明内容
本发明的目的在于针对传统博物馆数字化和智慧化水平较低带来的诸多问题,提供一种基于表情识别的智慧博物馆管理系统;基于表情识别能够实现以人为中心的博物馆智慧化,客观反映游客对每一个展位的参观满意度,结合人脸识别获取的游客停留时间数据,综合评价得出博物馆的每一个展位的游客满意度,并将评价结果实时展示给管理者,实现智慧博物馆更有方向性地改善服务,提高游客满意度。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种基于表情识别的智慧博物馆管理系统,包括:视频采集模块、人脸检测模块、人脸识别模块、表情识别模块、数据处理模块、数据库及可视化模块;其特征在于,所述数据库中预存人脸信息文件夹,所述视频采集模块为设置于博物馆的每一个展位的摄像头,通过摄像头采集得到相应展位的视频图像、并输入人脸检测模块,由人脸检测模块检测视频图像中的人脸图像、分别输入人脸识别模块和表情识别模块;所述人脸识别模块访问数据库中人脸信息文件夹,得到人脸图像的身份信息、并与人脸图像的帧数信息共同存储于数据库中;所述表情识别模块对人脸图像进行表情识别,得到表情类别、并存储于数据库中;所述数据处理模块访问数据库,计算得到评价指标,并通过可视化模块进行展示。
进一步的,所述人脸检测模块采用采用多任务级联卷积网络(MTCNN)模型,所述人脸识别模块采用FaceNet网络模型。
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