[发明专利]一种远程监测平台及监测方法在审

专利信息
申请号: 202110020329.4 申请日: 2021-01-07
公开(公告)号: CN112767202A 公开(公告)日: 2021-05-07
发明(设计)人: 张廷政;吴敏豪;余明辉;杨鹏 申请(专利权)人: 广州番禺职业技术学院
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G10L25/51;H04N7/18;G08B21/24
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 陈旭红;吕金金
地址: 510000 广东省*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 远程 监测 平台 方法
【说明书】:

发明公开了一种远程监测平台及监测方法,所述系统包括:中央处理器、分别与所述中央处理器连接的智能穿戴设备、声音采集模块、数据库模块;其中,所述数据库模块用于存储与用户当前学习课程相关的时间信息和内容信息;所述智能穿戴设备及所述声音采集模块分别用于采集用户的生理参数和声音的响度值,并分别将所述生理参数和所述响度值发送给所述中央处理器;所述中央处理器用于根据所述生理参数超过第一预设阈值判定用户处于学习异常状态,或根据所述所述响度值超过第二预设阈值判定用户处于学习异常状态。本发明提供的远程监测平台,能够科学有效地判断学生是否处于有效学习状态,降低了检测成本,同时提高了检测结果的准确度。

技术领域

本发明涉及网络监测技术领域,尤其涉及一种远程监测平台及监测方法。

背景技术

随着网络技术的逐渐成熟,网络教学的方式也愈发普及。尤其在疫情期间,网络化的教学管理呈指数增长。网络教学的好处是简单、便捷,无需线下布置,也无需用户汇集到同一现场进行学习;用户只需要通过智能化的电子设备就可以参与学习,不分时间地点,模式灵活。但是其缺点也很明显,由于是远程教学,对于教学质量难以监控,很容易出现学生上课不集中的现象,甚至有的学生会直接采用挂机的方式,这些行为将之间影响教学质量。

针对网络教学的缺点,现有技术提出了针对学习状态的监测系统,该系统主要是通过对学生的人脸进行监测,定位眼睛和分析面部表情来判断是否与正常听课的状态相符合。但是这种方式需要使用人脸检测和定位技术,花费成本高,实现难度大,同时,由于不同学会的面部差异较大,通过表情分析的检测结果会影响检测结果的准确度。

发明内容

为了解决上述现有技术中的问题,本发明提供一种远程监测平台及监测方法,该平台通过采集用户的生理体征数据和学习状态下的声音数据,能够科学有效地判断学生是否处于学习状态,降低了检测成本,同时提高了检测结果的准确度。

为了克服上述现有技术中的缺陷,本发明某一实施例提供了一种远程监测平台,包括:

中央处理器、分别与所述中央处理器连接的智能穿戴设备、声音采集模块、数据库模块;其中,

所述数据库模块用于存储与用户当前学习课程相关的时间信息和内容信息;

所述智能穿戴设备及所述声音采集模块分别用于采集用户的生理参数和声音的响度值,并分别将所述生理参数和所述响度值发送给所述中央处理器;

所述中央处理器用于根据所述生理参数超过第一预设阈值判定用户处于学习异常状态,或根据所述所述响度值超过第二预设阈值判定用户处于学习异常状态。

作为优选地,所述远程监测平台还包括:通知模块,用于当所述中央处理器检测到用户处于学习异常状态时,发送提示信息至移动终端。

作为优选地,所述远程监测平台还包括:视频监控模块,用于当所述中央处理器检测到用户处于学习异常状态时,通过所述通知模块触发开启指令,对用户的当前学习状态进行拍摄,并将拍摄后的视频发送至所述移动终端。

作为优选地,所述远程监测平台还包括:电子围栏模块,用于锁定用户学习的安全活动区域,当所述中央处理器检测到用户处于学习异常状态时,发送提示信息至移动终端。

作为优选地,所述电子围栏模块包括采用红外传感器采集用户的位置信息,其中所述红外传感器设置在所述安全活动区域的边界。

作为优选地,所述远程监测平台还包括:语音提醒模块,用于当用户处于学习异常状态时通过语音提醒用户,以调整当前学习状态。

作为优选地,所述智能穿戴设备包括生理参数检测模块、运动参数检测模块及环境参数检测模块;

所述生理参数检测模块用于采集用户的生理参数,包括心率、血压及体温;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州番禺职业技术学院,未经广州番禺职业技术学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110020329.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top