[发明专利]学生信息测评方法

说明书

本发明提供了一种学生信息测评方法，包括：获取教室的第一时长的监控视音频信息；对监控视音频信息进行分析，得到上课姿态数据、课间活动数据和表情数据；通过预设的行为时序分析异常智能检测模型，对上课姿态数据、课间活动数据和表情数据进行检测，得到情绪状态信息；通过预设的行为交叉智能融合建模模型，对上课姿态数据进行检测，得到头部姿态和手部动作；对头部姿态、手部动作和表情数据进行融合处理，得到精神状态信息；根据情绪状态信息和人际关系，对学生心理状态进行测评；根据精神状态信息和学习状态，对学生自律性进行测评；学习状态通过学生的考试成绩所获得。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种学生信息测评方法。

背景技术

课堂教学不是单方面的行为，老师和学生都需要参与进去，才能达到良好的教学效果，因此，学生的自律性和心理状态是一个重要的教学效果评价参数。但是学生的自律性和心理状态，是一个很难衡量的问题，由于学生千差万别，教学内容千变万化，教师对于不同的学生给予的关注也不同，因此，急需一种学生信息测评方法，以对学生的自律性和心理状态进行测评，以便对学生进行相应准确的引导。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种学生信息测评方法，以解决现有技术中所存在的问题。

本发明提供了一种学生信息测评方法，所述学生信息测评方法包括：

获取教室的第一时长的监控视音频信息；

对所述监控视音频信息进行分析，得到上课姿态数据、课间活动数据和表情数据；

通过预设的行为时序分析异常智能检测模型，对所述上课姿态数据、课间活动数据和表情数据进行检测，得到情绪状态信息；

通过预设的行为交叉智能融合建模模型，对所述上课姿态数据进行检测，得到头部姿态和手部动作；

对所述头部姿态、所述手部动作和所述表情数据进行融合处理，得到精神状态信息；

根据所述情绪状态信息和人际关系，对学生心理状态进行测评；

根据所述精神状态信息和学习状态，对学生自律性进行测评；所述学习状态通过学生的考试成绩所获得。

在一种可能的实现方式中，所述对所述监控视音频信息进行分析，得到上课姿态数据、课间活动数据和表情数据具体包括：

根据所述监控视音频信息和课程表，确定上课时间段和课间时间段；

根据所述上课时间段，从所述监控视音频信息中提取上课姿态数据；所述上课姿态数据包括每个学生的上课姿态数据；

根据所述课间时间段，从所述监控视音频信息中提取课间活动数据；所述课间活动数据包括每个学生的课间活动数据；

从所述上课姿态数据中提取第一表情数据；

从所述课间活动数据中提取第二表情数据；

根据所述第一表情数据和所述第二表情数据，得到每个学生的表情数据。

在一种可能的实现方式中，所述通过预设的行为时序分析异常智能检测模型，对所述上课姿态数据、课间活动数据和表情数据进行检测，得到情绪状态信息具体包括：

在时间轴上，对每个学生的上课姿态数据、课间活动数据和表情数据进行分析，得到学生每天的情绪状态信息；所述情绪状态信息包括开心、正常、低落。

在一种可能的实现方式中，所述通过预设的行为交叉智能融合建模模型，对所述上课姿态数据进行检测，得到头部姿态和手部动作具体包括：

通过所述行为交叉智能融合建模模型，将上课姿态数据中的头部2D图像映射到3D图像；