[发明专利]一种基于神经网络的课堂到课率识别方法和系统在审
| 申请号： | 202310095569.X | 申请日： | 2023-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN116092163A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 郑伟发;苏礼楷;谢少群;蔡梓涛 | 申请（专利权）人： | 广东财经大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V20/70;G06V10/774;G06V10/80;G06V20/52;G06V10/82 |
| 代理公司： | 广州智丰知识产权代理事务所(普通合伙) 44655 | 代理人： | 凌衍芬 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络的课堂到课率识别方法，所述方法包括：收集课堂内学生不同时段的图片数据生成数据集，然后建立经过预训练的人脸检测模型和待训练的人体检测模型，并对人体检测模型进行训练，获得训练好的人体检测模型；获取课堂实时的学生图片数据，将实时的图片数据分别输入人脸检测模型和训练好的人体检测模型，分别获得学生人脸框集合F和学生人体框集合B；将学生人脸框集合F和学生人体框集合B输入人体人脸融合模型，获取课堂学生框目标集合P后计算课堂到课率。与现有技术相比，本发明通过使用人脸检测和人体检测结合的方式，对在复杂课堂场景对学生的到课情况进行检测分析，能够准确有效的计算课堂到课率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 课堂 到课率 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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