一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法及系统技术方案

本申请涉及教育管理技术领域，尤其涉及一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法及系统，其方法包括如下步骤：采集上课场景图像，形成采集图像信息；对采集图像信息阻挡进行判断；有被阻挡，则启用备用摄像头继续采集场景图像形成第二采集图像信息；没有被阻挡，则将采集图像信息输出；识别采集图像信息或第二采集图像信息的特征动作；将特征动作信息与预设的特征动作信息进行比对；相同，注意力不集中提醒。本申请提供的一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法及系统，当后面的学生被前面的学生阻挡时，会继续启用备用摄像头对其进行注意力检测，并且当学生处于趴下状态时，系统会自动检测其实在写作业状态还是在打瞌睡状态。自动检测其实在写作业状态还是在打瞌睡状态。自动检测其实在写作业状态还是在打瞌睡状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法及系统


[0001]本申请涉及教育管理
，尤其涉及一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着信息技术的发展，利用计算机监测分析课堂学习行为的方法系统也在不断出现。其中，课堂注意力的研究在教学研究领域的接受程度较高，通过对课堂注意力的分析研究可以达到辅助老师进行有效教学评估和教学反思的目的。
[0003]目前对于课堂注意力的研究通常有两种方法。一种是对学生脸部表情进行识别，建立起不同表情与注意力的关联关系，这种多适用于单人、近距离的在线教学场景；另一种则是对脸部或头部姿态的分析来完成，这种方法更适用于真实的课堂教学场景，而且其观测的内容也与人的主观感受比较接近，更容易被教学研究者所接受。
[0004]现有的注意力的检测方法当学生低头在写作业的时候，由于不能够识别到面部的表情，导致注意力的检测失败。并且当学生被前面同学阻挡时，这时候注意力检测系统就不能够对后面的学生进行识别，导致对被阻挡学生的注意力检测失败。

技术实现思路

[0005]为了解决传统技术中注意力的检测方法当学生低头在写作业的时候，由于不能够识别到面部的表情，导致注意力的检测失败。并且当学生被前面同学阻挡时，这个时候注意力检测系统就不能够对后面的学生进行识别，导致对阻挡学生的注意力检测失败的技术问题，本申请提供一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法及系统。
[0006]为实现上述目的，本申请一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法，采用如下的技术方案：一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法，包括如下步骤：利用主摄像头采集上课时教室的场景图像，形成采集图像信息；对所述采集图像信息是否有被阻挡进行判断；当所述采集图像信息有被阻挡，则启用备用摄像头继续采集场景图像形成第二采集图像信息并输出；当所述采集图像信息没有被阻挡，则将所述采集图像信息输出；识别所述采集图像信息或所述第二采集图像信息的特征动作，形成特征动作信息；将所述特征动作信息与之前预设的特征动作信息进行比对；当所述特征动作信息与预设特征动作信息相同，则输出注意力不集中提醒。
[0007]通过采用上述技术方案，利用黑板上的主摄像头进行上课时的教室的场景图像的拍摄，通过采集到的场景图像，来识别是否有学生被阻挡，当有学生被阻挡，利用安装在教室其他位置的备用摄像头继续进行场景图像的采集。这样可以更好的对被阻挡的学生进行
识别判断是否有注意力不集中的情况。将采集到的场景图像进行特征动作的识别，通过特征动作与预设的特征动作进行比对来判断是否有学生注意力不集中。当有学生注意力不集中，会进行提醒，提醒学生上课注意力集中。这样可以将被阻挡的学生能更好的进行注意力的检测，并判断出哪些学生注意力不集中，并且随时进行提醒让学生更好地集中注意力学习。
[0008]可选的，所述对所述采集图像信息是否有被阻挡进行判断包括：对所述采集图像信息进行识别；提取每个学生的五官信息；判断是否每个学生的所述五官信息是否全部提取到；当判断为是时，则说明没有被阻挡；当判断为否时，则说明有被阻挡。
[0009]通过采用上述技术方案，在对进行采集的图像信息是否被阻挡判断时，先对采集的图像信息进行识别，对每一个学生的五官信息进行提取。将提取到的五官信息进判断，判断每一个学生的五官是否都已经提取到，如果没有提取到，则说明有学生被阻挡了，如果每个学生的五官信息全部提取到，说明没有学生被阻挡。这样通过获取每个学生的五官信息，来判断是否有学生被阻挡，当有学生被阻挡则启用备用个摄像头进行注意力的检测，保证了每个学生都能被监测到。
[0010]可选的，所述识别所述采集图像信息或所述第二采集图像信息的特征动作，形成特征动作信息包括：根据所述采集图像信息或所述第二采集图像信息获取学生的当前姿态特征；判断所述姿态特征是直坐还是趴下；当所述姿态特征为直坐时，则获取头部的特征动作形成头部特征信息；当所述姿态特征为趴下时，则获取手部的特征动作形成手部特征信息；所述头部特征信息和手部特征信息组成所述特征动作信息。
[0011]通过采用上述技术方案，将主摄像头或者备用摄像头拍摄的采集图像信息进行识别，获取每个学生的姿态特征，通过姿态特征来判断每个学生是直坐的状态还是趴下的状态。当为直坐状态时，摄像头获取头部的特征信息，当为趴下的时候，作为则获取手部的特征动作。这样当学生处于不同姿态时，通过不同的部位特征来判断是否注意力集中，可以防止误判的情况，因为当学生处于趴下状态时，识别不到头部的特征，无法判定学生是在写作业状态，还是在睡觉的状态，通过对手部特征的判断就能判断出。
[0012]可选的，所述判断所述姿态特征是直坐还是趴下包括：获取学生头顶到教室天花板的距离，形成距离信息；将所述距离信息与预设的距离信息阈值进行对比；当所述距离信息小于或等于距离阈值，则说明学生处于直坐状态；当所述距离信息大于所述距离阈值，则说明学生处于趴下状态。
[0013]通过采用上述技术方案，判断学生是直坐状态还是趴下状态，通过测量没每个学生头顶到教室的天花板的距离，然后将测量出来的距离与预设的距离信息进行比对，这样就可以判断出学生的姿态特征。当距离里小于或等于距离阈值，说明处于直坐状态，大于距离阈值，则说明处于趴下的状态。这样通过对学生的姿态进行判断，不同的姿态采用不同的
特征动作来进行注意力发的检测，增加了注意力检测的准确性，防止了误判情况的出现。
[0014]可选的，所述当所述特征动作信息与预设特征动作信息相同，则进行注意力不集中提醒后还包括：将所述不集中提醒的次数进行记录，形成提醒次数；将所述提醒次数与预设的提醒次数阈值进行比对；当所述提醒次数大于或等于所述提醒次数阈值，则生成并发送提醒信息。
[0015]通过采用上述技术方案，当判断出有学生注意力不集中，将该学生注意力不集中次数进行记录，当注意力不集中次数大于或者等于次数阈值，这是系统会自动编辑提醒短息发送给监管的人员。这样可以更好的对学生进行管理，当学生注意力转移达到一定次数后，说明学习能力会下降，这时系统通知监管人员，去到教室对学生进行教育，提高学生的学习效率。
[0016]可选的，所述生成并发送提醒信息包括：编辑注意力转移提醒的短信，形成提醒短信；将注意力转移的场景图像进行截图，形成图片信息；关联所述图片信息和所述提醒短信，作为所述提醒信息并进行发送。
[0017]通过采用上述技术方案，当学生的注意力转移次数达到鱼之后，系统会编辑提醒短信，并且将学生注意力不集中的图片进行截图。将截取的图片和提醒短信发送。这样当找到学生时，拿出证据照片，可以让学生更好的认识到自己的问题所在。
[0018]为实现上述目的，本申请另一方面提供一种基于多媒体教学的学生注意力检测系统采用如下的技术方案：一种基于多媒体教学的学生注意力检测系统，包括：图像采集模块，用于采集上课时教室的场景图像，形成采集图像信息；阻挡判断模块，用于对所述采集图像信息是否有被阻挡进行判断；备用图像采集模块，用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多媒体教学的学生注意力检测方法，其特征在于，包括如下步骤：利用主摄像头采集上课时教室的场景图像，形成采集图像信息；对所述采集图像信息是否有被阻挡进行判断；当所述采集图像信息有被阻挡，则启用备用摄像头继续采集场景图像形成第二采集图像信息并输出；当所述采集图像信息没有被阻挡，则将所述采集图像信息输出；识别所述采集图像信息或所述第二采集图像信息的特征动作，形成特征动作信息；将所述特征动作信息与之前预设的特征动作信息进行比对；当所述特征动作信息与预设特征动作信息相同，则输出注意力不集中提醒。2.根据权利要求1所述的基于多媒体教学的学生注意力检测方法，其特征在于，所述对所述采集图像信息是否有被阻挡进行判断包括：对所述采集图像信息进行识别；提取每个学生的五官信息；判断是否每个学生的所述五官信息是否全部提取到；当判断为是时，则说明没有被阻挡；当判断为否时，则说明有被阻挡。3.根据权利要求1所述的基于多媒体教学的学生注意力检测方法，其特征在于，所述识别所述采集图像信息或所述第二采集图像信息的特征动作，形成特征动作信息包括：根据所述采集图像信息或所述第二采集图像信息获取学生的当前姿态特征；判断所述姿态特征是直坐还是趴下；当所述姿态特征为直坐时，则获取头部的特征动作形成头部特征信息；当所述姿态特征为趴下时，则获取手部的特征动作形成手部特征信息；所述头部特征信息和手部特征信息组成所述特征动作信息。4.根据权利要求3所述的基于多媒体教学的学生注意力检测方法，其特征在于，所述判断所述姿态特征是直坐还是趴下包括：获取学生头顶到教室天花板的距离，形成距离信息；将所述距离信息与预设的距离信息阈值进行对比；当所述距离信息小于或等于距离阈值，则说明学生处于直坐状态；当所述距离信息大于所述距离阈值，则说明学生处于趴下状态。5.根据权利要求1所述的基于多媒体教学的学生注意力检测方法，其特征在于，所述当所述特征动作信息与预设特征动作信息相同，则进行注意力不集中提醒后还包括：将所述不集中提醒的次数进行记录，形成提醒次数；将所述提醒次数与预设的提醒次数阈值进行比对；当所述提醒...

【专利技术属性】
技术研发人员：高胡胜，许环敏，
申请(专利权)人：深圳可视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：