[发明专利]一种在线教育方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种在线教育方法，其特征在于，包括步骤：摄像头实时采集教师讲课视频流数据；从第二帧开始，实时计算第n帧与前一帧视频图像的差异度矩阵，

其中，表示第n帧与第n-1帧视频RGB 图像的R通道的R值矩阵之差，表示第n帧与第n-1帧视频RGB 图像的G通道的G值矩阵之差, 表示第n帧与第n-1帧视频RGB 图像的B通道的B值矩阵之差, 、、分别为 R通道、G通道、B通道的矩阵比例系数；

遍历矩阵，记录矩阵内元素不等于0的区域位置信息集合S1；

选取第n帧图像的区域位置信息集合S1对应的RGB视频图像信息作为数据子集集合S2，计算数据子集集合S2中每个连通区域集合的图像变化度，第k个数据子集连通区域的图像变化度为：

其中，表示第n帧与n-1帧视频的第k个数据子集连通区域的灰度均值之差，表示第n帧与n-1帧视频的第k个数据子集连通区域的图像陡度之差，表示第k个数据子集连通区域占整幅视频画面图像的比例，h为设定阈值，若，则；若，则；图像陡度为提取每个图像块中灰度值最低以及灰度值最高的像素点，分别为T1、T2；陡度为L=（T2-T1）/q；其中，q为图像块中灰度值最低与灰度值最高的像素点的间隔像素数；为第n帧所有连通区域的灰度均值, 为第n帧所有连通区域的图像陡度均值；

将第n帧视频图像变化度大于阈值W的RGB视频图像信息作为数据子集集合S3；

对数据子集集合S3进行MPS编码，并将得到的结构化数据传输至用户端，MPS为用于表达线性优化模型的模型数据存储格式与传输格式。

2.根据权利要求1所述的一种在线教育方法，其特征在于，所述对连通区域的灰度均值获取步骤包括对连通区域图像进行灰度化处理，根据最大类间方差法OSTU进行灰度阈值选取。

3.根据权利要求1所述的一种在线教育方法，其特征在于，所述对连通区域的灰度均值获取步骤包括采用最大值方法对视频图像进行灰度化，将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。

4.根据权利要求2所述的一种在线教育方法，其特征在于，所述对连通区域的灰度均值获取之前还包括对视频图像进行预处理，对视频图像信息的滤波去噪。

5.一种在线教育系统，其特征在于，包括获取模块：摄像头实时采集教师讲课视频流数据；从第二帧开始，实时计算第n帧与前一帧视频图像的差异度矩阵，

其中，表示第n帧与第n-1帧视频RGB 图像的R通道的R值矩阵之差，表示第n帧与第n-1帧视频RGB 图像的G通道的G值矩阵之差, 表示第n帧与第n-1帧视频RGB 图像的B通道的B值矩阵之差, 、、分别为 R通道、G通道、B通道的矩阵比例系数；

遍历模块：遍历矩阵，记录矩阵内元素不等于0的区域位置信息集合S1；

区域初选模块：选取第n帧图像的区域位置信息集合S1对应的RGB视频图像信息作为数据子集集合S2，计算数据子集集合S2中每个连通区域集合的图像变化度，第k个数据子集连通区域的图像变化度为：

其中，表示第n帧与n-1帧视频的第k个数据子集连通区域的灰度均值之差，表示第n帧与n-1帧视频的第k个数据子集连通区域的图像陡度之差，表示第k个数据子集连通区域占整幅视频画面图像的比例，h为设定阈值，若，则；若，则；图像陡度为提取每个图像块中灰度值最低以及灰度值最高的像素点，分别为T1、T2；陡度为L=（T2-T1）/q；其中，q为图像块中灰度值最低与灰度值最高的像素点的间隔像素数；为第n帧所有连通区域的灰度均值, 为第n帧所有连通区域的图像陡度均值；

区域选定模块：将第n帧视频图像变化度大于阈值W的RGB视频图像信息作为数据子集集合S3；

编码传输模块：对数据子集集合S3进行MPS编码，得到MPS数据包，根据预设数据结构解析所述MPS数据包，得到符合优化处理的结构化数据，并将得到的结构化数据传输至用户端，MPS为用于表达线性优化模型的模型数据存储格式与传输格式。

6.根据权利要求5所述的一种在线教育系统，其特征在于，灰度化模块，对连通区域的灰度均值获取步骤包括对连通区域图像进行灰度化处理，根据最大类间方差法OSTU进行灰度阈值选取。