[发明专利]一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与系统

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与系统，包括处理器、人脸识别组件、硬件设备、云平台和教师平台，处理器分别与硬件设备和云平台实现双向连接，硬件设备包括高清摄像头、投影仪、音响和话筒，高清摄像头的输出端与人脸识别组件的输入端连接，人脸识别组件的输出端分别与行为特征分析单元和表情识别分析单元的输入端连接，涉及在线教育技术领域。该基于人工智能的在线教育人机交互方法与系统，可将现场学生的上课状态，包括表情和动作两方面进行分析，判断学生的学习状态，可判断出教师上课的氛围和管理程度，并及时进行提醒，使教师可快速的调整状态，便于活跃课堂气氛，提高学生的学习兴趣。

主权项

1.一种基于人工智能的在线教育人机交互的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一、使用前，通过处理器(1)将人体代表上课不同状态的动作特征信息传输至对比特征储存模块(61)进行储存，将不同状态的表情特征数据传输至表情特征储存模块(71)进行储存。步骤二、上课时，启用各种硬件设备(3)进行正常的教学，由教师平台(5)进行控制，其中，高清摄像头(31)可对现场的学生进行实时监控，并将监控的数据信息传输至人脸识别组件(2)对人体进行识别，辨别出画面中哪些为人体，并将识别出的数据分别传输至行为特征分析单元(6)和表情识别分析单元(7)中进行分析。步骤三、行为特征分析单元(6)内的特征对比模块(62)对每个学生的人体动作特征与对比特征储存模块(61)内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么动作(即抬头听课、低头看书、侧头聊天或睡觉等姿态)，而表情识别分析单元(7)内的表情分析模块(72)对每个学生的表情特征与表情特征储存模块(71)内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么表情状态(即疑惑皱眉、喜悦或困倦等)，然后第一反馈模块(63)与第二反馈模块(73)将分析出的数据反馈至统计单元(8)进行统计。步骤四、统计单元(8)对两种数据进行分类统计，并按百分比进行统计，统计后的结果传输到评估单元(9)内，对比例进行评估，然后通过提醒模块(10)发送提醒消息至教师平台(5)，教师可根据数据的比例分布，判断学生的状态，进而进行适当的教学调整，且教学过程中全程的视频记录与话筒(34)接受到的现场录音文件，以及评估信息，均传输到云平台(4)进行保存，便于后期对教师的教学进行评估。