[发明专利]一种智能教学物联系统在审
申请号: | 201910758678.9 | 申请日: | 2019-08-16 |
公开(公告)号: | CN110490129A | 公开(公告)日: | 2019-11-22 |
发明(设计)人: | 胡玮 | 申请(专利权)人: | 合肥凌极西雅电子科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06Q50/20;G08B21/24 |
代理公司: | 34119 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 刘勇<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
地址: | 230000 安徽省合肥市高*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 第一位置 分析模块 面部特征信息 动作特征 课堂 信息采集模块 自身位置信息 学生 指令 模块广播 匹配成功 信息传递 智能教学 电连接 内置 物联 匹配 采集 携带 分析 | ||
本发明公开一种智能教学物联系统,包括:信息采集模块、分析模块、若干内置自身位置信息的执行模块,若干执行模块的安装位置与课堂学生的位置信息一一对应,信息采集模块用于采集课堂学生的第一位置信息、即时面部特征信息和/或动作特征信息并电连接分析模块,以将第一位置信息、即时面部特征信息和/或动作特征信息传递到分析模块,分析模块通过对即时面部特征信息和/或动作特征信息进行分析并判断出该课堂学生是否在正常听课,该课堂学生未在正常听课时,向若干执行模块广播指令,指令中携带第一位置信息,若干执行模块拿自身位置信息匹配第一位置信息,匹配成功的执行模块对未在正常听课的课堂学生进行提醒。有助于合理提醒且提高效率。
技术领域
本发明涉及智能教学管理技术领域,尤其涉及一种智能教学物联系统。
背景技术
在课堂教育过程中,一些学生由于自制能力较差等一些原因,导致课堂听课容易走神,甚至睡觉,由于学生较多,老师有可能注意不到,即使老师注意到,当堂提醒教育不仅会分散其他同学的注意力,同时,也会因为偏离主题浪费大多数学生的课堂时间,亟待改进。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题,本发明提出了一种智能教学物联系统;
本发明提出一种智能教学物联系统,包括:信息采集模块、分析模块、若干内置自身位置信息的执行模块,若干执行模块的安装位置与课堂学生的位置信息一一对应,信息采集模块用于采集课堂学生的第一位置信息、即时面部特征信息和/或动作特征信息并电连接分析模块,以将第一位置信息、即时面部特征信息和/或动作特征信息传递到分析模块,分析模块通过对即时面部特征信息和/或动作特征信息进行分析并判断出该课堂学生是否在正常听课,该课堂学生未在正常听课时,向若干执行模块广播指令,指令中携带第一位置信息,若干执行模块拿自身位置信息匹配第一位置信息,匹配成功的执行模块对未在正常听课的课堂学生进行提醒。
优选地,执行模块安装在课桌上,执行模块至少包括固定在桌面下方的振动源、给振动源供电的电源、无线接收广播指令并将广播指令传递到分析模块的接收模块、将第一位置信息与自身位置信息进行匹配的控制模块,控制模块可控制振动源的开启或关闭。
本发明在教学过程中,通过信息采集模块对课堂学生的相关信息进行采集,并判断课堂学生是否正在认真听课,当学生未在认真听课时,并不需要老师出面进行提醒或者当堂教育,而系统会主动对未在认真听课的学生进行提醒,从而避免因老师对个别学生进行提醒使所有学生走神导致课堂效率不高的问题,同时,也避免老师因为精力有限,而无法顾及到所有学生的问题,大大提升课堂效率。
具体实施方式
本发明提出的一种智能教学物联系统,包括:信息采集模块、分析模块、若干内置自身位置信息的执行模块,若干执行模块的安装位置与课堂学生的位置信息一一对应,信息采集模块用于采集课堂学生的第一位置信息、即时面部特征信息和/或动作特征信息并电连接分析模块,以将第一位置信息、即时面部特征信息和/或动作特征信息传递到分析模块,分析模块通过对即时面部特征信息和/或动作特征信息进行分析并判断出该课堂学生是否在正常听课,该课堂学生未在正常听课时,向若干执行模块广播指令,指令中携带第一位置信息,若干执行模块拿自身位置信息匹配第一位置信息,匹配成功的执行模块对未在正常听课的课堂学生进行提醒,执行模块安装在课桌上,执行模块至少包括固定在桌面下方的振动源、给振动源供电的电源、无线接收广播指令并将广播指令传递到分析模块的接收模块、将第一位置信息与自身位置信息进行匹配的控制模块,控制模块可控制振动源的开启或关闭。
将课堂学生的面部特征信息与预设的异常人脸特征集合中异常人脸特征信息进行比对,在课堂学生的面部特征信息与异常人脸特征信息集合中任意异常人脸特征信息匹配时,判断该课堂学生非正常听课,所述异常人脸特征信息包括发呆、打哈欠、睡觉;将各个学生的动作特征信息与预设的异常动作特征信息集合中异常动作特征信息进行比对,在学生的动作特征信息与异常动作特征信息集合中任意异常动作特征信息匹配时,判断该学生非正常听课,所述异常动作特征包括低头、频繁点头、睡觉。
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