[发明专利]一种智慧校园智能控制系统在审
申请号: | 202010186006.8 | 申请日: | 2020-03-17 |
公开(公告)号: | CN111062844A | 公开(公告)日: | 2020-04-24 |
发明(设计)人: | 刘智海;余润波;蔡宇峰 | 申请(专利权)人: | 浙江正元智慧科技股份有限公司 |
主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20;G06Q10/06;G06K9/00;G06K9/62;G06T7/70;G16Y10/55;G16Y40/10;G16Y40/20 |
代理公司: | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人: | 姚宇吉 |
地址: | 311100 浙江省杭州市余*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智慧 校园 智能 控制系统 | ||
1.一种智慧校园智能控制系统,其特征在于,包括第一监控单元、第二监控单元、成绩获取单元、组合分析单元、数据分析单元、控制器、第一显示器、存储单元、辅助控制器、第二显示器、振动单元、数据修正单元和压力检测模块;
其中,所述第一监控单元为若干个摄像头构成的摄像头组,该摄像头为设置在每一个学生课桌桌面上的摄像头,该摄像头嵌入式安装在课桌桌面上,该摄像头垂直获取其上方影像,具体位置为保证在学生低头时,能够测得学生的面部面容;并结合组合分析单元进行数据预采集,预采集步骤为:
步骤一:采集学生的面部节点组的标参图像组;
步骤二:面部节点组包括若干个面部节点,面部节点通过节点分析得到,并通过节点分析得到标参图像组;
步骤三:之后借助摄像头组对学生的实时听课专注度进行分析,具体分析步骤为:
步骤S10:获取到所有的摄像头检测到的实时面部图像,得到实时面部图像组;
步骤S20:任选一实时面部图像;
步骤S30:将实时面部图像与对应学生的标参图像进行匹配;
当存在有与实时面部图像一致的标参图像时,获取到对应标参图像的特征夹角,将其标记为实时特征夹角;
若无,则获取到与实时面部图像相似度前二的标参图像,取二者标参图像对应的特征夹角,求取两个特征夹角的平均值,将其标记为实时特征夹角;
步骤S40:获取到所有学生的实时特征夹角,将其标记为Ji,i=1...n;对应的学生标记为Si,i=1...n;Si与Ji一一对应;
步骤S50:获取到小于等于X2的实时特征夹角的个数,将其标记为m;X2为预设值;
步骤S60:当m低于X3个时,且Ji≤X2持续预设时间T1以上;表示对应的学生在走神;X3为预设值;
步骤四:任选一科目,将该科目两次考试之间的学习阶段标记为监测段;
步骤五:获取到所有学生Si在监测段的走神时间,走神判定方式同步骤三,将对应每个学生Si的走神时间标记为Tzi,i=1...n,Tzi与Si一一对应;
所述组合分析单元用于将学生Si对应的走神时间Tzi传输到控制器;
所述成绩获取单元用于获取学生Si的监测端的两次考试成绩,将前次考试成绩标记为前次成绩K1i,i=1...n,将后一次考试成绩标记为后次成绩K2i,i=1...n,所述成绩获取单元将前次成绩K1i和后次成绩K2i传输到数据分析单元,所述数据分析单元接收成绩获取单元传输的前次成绩K1i和后次成绩K2i,并对其进行阶次分析得到阶次值Wi;
所述数据分析单元用于将阶次值Wi传输到控制器,所述控制器接收数据分析单元传输的阶次值Wi;
所述控制器用于对阶次值Wi和走神时间Tzi进行综合分析得到影响比例Yb;
所述压力检测模块包括设置于每个学生板凳上的压力传感器组,用于实时检测每个学生的压力信息组并结合数据修正单元和第二监控单元进行顶替分析,顶替分析步骤为:
步骤SS100:获取到压力传感器组检测到的压力信息组;
步骤SS200:对所有的压力信息组进行验证,若出现任一压力信息组内的压力信息与前一天的压力值不同,则产生检验信号;
步骤SS300:此时利用第二监控单元获取到教室内所有学生的实时学生头像,将实时学生头像与第二监控单元内的标准学生头像进行比对,得到没参与教学活动的学生个数;
所述数据修正单元用于将学生个数标记为Gx,并将Gx传输到控制器,所述控制器用于对影响比例Yb和Gx进行计算得到评价逆值Zj,Zj=Yb+Gx;
所述控制器用于根据上述方式获取到所有科目教师的评价逆值Zj,将评价逆值Zj≥X5的对应教师标记为待提质教师,X5为预设的数值。
2.根据权利要求1所述的一种智慧校园智能控制系统,其特征在于,步骤二中所述节点分析具体步骤为:
步骤S1:以眉心为初始点,以下颚线的中心点为终点,连接两个点形成节点线;
步骤S2:初始时,节点线与课桌桌面垂直,此时学生垂直观看前方,采集此时学生的面部面容图像,得到此时的标参图像;
步骤S3:之后学生头部往下弯,控制节点线与课桌桌面之间的夹角,将该夹角标记为特征夹角,此时将特征夹角减少预设度数X1,获取此时面部面容图像,得到此时的标参图像;
步骤S4:重复步骤S3,直到特征夹角为零时刻的面部面容图像;得到所有的标参图像组。
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