用于智慧课堂的视频监控系统

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，具体为用于智慧课堂的视频监控系统。

背景技术

智慧课堂的视频监控系统是一种通过视频技术监控和记录教室内学生和教师活动的系统；它通常包括安装在教室内的摄像头和相关的软件、硬件设备，用于实时监控、录像和存储教室内的场景和学习过程；通过视频监控系统，教师可以实时观察学生的学习情况，了解他们的学习态度和行为表现；

目前的智慧课堂视频监控系统通过学生上课时表现以得到学习状态并通知至教师做对应处理，虽然这种课堂监控方式能够在一定程度上提供即时反馈，但是存在缺少对学生状态的长期追踪，难以挖掘学生长期课堂学习状态，从而难以为教师提供长期且全面的学生课堂表现；尤其是在大学课程中，课堂人数众多，难以对每位学生的上课状态进行观察和监督并提供长期学习状态追踪以及学习状态的变化。

发明内容

本发明的目的在于提供用于智慧课堂的视频监控系统，以解决上述背景技术提到的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：用于智慧课堂的视频监控系统，包括调整优化模块；

调整优化模块，通过对科目集中表现系数作进一步阶段性分析并调整策略，具体如下：

101：设定每个科目的类别均对应一个阶段分析间隔时长，将科目的类别与设定的所有科目的类别进行匹配以得到对应类别科目的阶段分析间隔时长；

102：提取上一次阶段分析时刻并将其与当前系统时间做差值计算以得到阶段分析实际间隔时长，当阶段分析实际间隔时长与设定的阶段分析间隔时长相同时，则以上一次阶段性分析的结束节点为分析起点，当前时间为分析终点，从分析起点至分析终点记为一个阶段；将阶段内表现系数进行求和均值计算以得到表现系数均值，当表现系数均值小于设定的阈值时，则将学生记为阶段分析学生；

103：调取阶段分析学生的阶段之内表现系数随次数变化关系折线图进行阶段性分析以得到该阶段内的阶段表现值；

104：将阶段表现值与上一次阶段性分析得到的阶段表现值进行比较分析，当此次阶段表现值小于或等于上一次阶段性分析得到的阶段表现值时，则调取学生姓名、上一次阶段性分析得到的阶段表现值、此次阶段表现值发送至对应科目教师的教师移动端并通知教师对学生进行学习提醒，直至阶段表现值大于上一次阶段性分析得到的阶段表现值。

优选地，调取阶段分析学生的起点和终点之间学生表现系数随次数变化关系折线图进行阶段性分析以得到该阶段内的阶段表现值，具体步骤如下：

调取阶段内表现系数随次数变化关系折线图，将相邻次数对应的表现系数进行差值计算得到的差值记为表现差值，当表现差值小于零时，则记一次表现好转，并将表现差值记为好转差值；当表现差值大于零时，则记一次表现恶化，并将表现差值取绝对值并记为恶化差值；将所有好转差值和恶化差值分别进行求和计算以得到好转总值和恶化总值，并将其分别将记为H1和H2；分别统计好转次数和恶化次数，并将其分别记为H3和H4；

求取相邻次数对应的表现系数组成的线段斜率，并将其记为表现斜率；将大于零和小于零的表现斜率分别进行计算以得到增趋势值和降趋势值，再将增趋势值除以降趋势值以得到趋势比，并将其记为H5；

将好转总值H1、恶化总值H2、好转次数H3、恶化次数H4和趋势比H5代入设定的公式

优选地，还包括信息采集模块、信息分选模块和信息分析模块；

信息采集模块通过与智慧课堂的摄像头进行通讯连接以获取课堂视频，并将其发送至信息分选模块；

信息分选模块依据设定视频分选间隔时长对课堂视频进行分选以生成课堂信息，并将课堂信息发送至信息分析模块；

信息分析模块通过对课堂信息进行分析以得到学生课堂的表现系数并将其保存至科目集中，调取科目集中存在的表现系数数量，将该数量加一作为表现系数的编号；以此类推以得到学生各个科目的表现系数并将其保存至对应科目集中。

优选地，信息分选模块对课堂视频进行分选，具体如下：

设定存在一个视频分选间隔时长，提取上一次视频分选时刻，并将其与系统当前时刻进行时间差值计算以得到实际分选间隔时长，当实际分选间隔时长等于设定的视频分选间隔时长时，则调取课堂视频进行分选以得将课堂视频分选至信息分析模块；

将课堂视频切割分成若干张图片，识别图片中学生的位置并将每位学生的位置进行标注以得到学生位置分布图；将学生位置分布图平铺并平均划分成若干个区域，统计每个区域内学生数量以得到学生位置分布图中每个区域内学生数量，将每个区域内学生数量记为mi，其中i=1,2,3……n1，n1取值为正整数，n1表示的是区域总数量，mi表示的是i区域内学生的数量；统计学生位置分布图中学生总数量并除以区域总数量以得到区域学生数量平均值记为

当第一个出现有序分布值并且该有序分布值之后连续出现有序分布值的数量大于设定的阈值时，则以第一个有序分布值对应的图片为起点，最后一个有序分布值为终点，截取起点到终点的图片记为课堂图片；

调取课堂图片并进行识别以得到授课老师；调取课堂视频所属班级并匹配到授课老师所任科目，将课堂图片、授课老师和科目记为课堂信息，并将课堂信息发送至信息分析模块。

优选地，视频分选间隔时长的计算步骤为：

步骤一：以上一次视频分选时刻为分析开始时刻，提取自开始时刻起单位时间内接收到课堂视频并计算课堂视频的数据量以得到单位时间的数据量；以时间为横坐标，数据量为纵坐标构建数据量随时间变化关系图；

步骤二：将相邻两个时刻对应的数据量进行差值计算以得到数据量增长值；将数据量增长值与设定的增长区间进行比较分析得到一组高增长时刻、一组中增长时刻和一组低增数据量；

步骤三：提取高增长时刻、中增长时刻和低增长时刻并进行关联分析：当两组高增长时刻中存在相同时刻时，则将该两组高增长进行配对以生成高关联时刻，以此类推得到若干高关联时刻，并统计高关联时刻数量记为G1；遍历高关联时刻，当若干个高关联时刻存在相同时刻时，则将若干个高关联时刻记为连续高关联时刻，并计算连续高关联时刻中内含连续时刻数量记为高增长连续数量G2；以此类推得到中关联时刻数量G3、中连续关联数量G4、低关联时刻数量G5和低连续关联数量G6；

步骤四：提起当前时刻的数据量记为G7，将其结合高关联时刻数量记为G1、高增长连续数量G2、中关联时刻数量G3、中连续关联数量G4、低关联时刻数量G5和低连续关联数量G6代入设定的公式

优选地，信息分选模块依据设定视频分选间隔时长对课堂视频进行分选以生成课堂信息，具体如下：

提取课堂图片并利用照片识别器进行识别以得到每张图片中学生的姿势并将姿势记为Zj；将相邻时间对应的两张课堂图片进行比较，当相邻时间对应的两张图片中学生姿势不相同时，则记为一次姿势更换；统计课堂图片中学生的姿势更换次数记为n3；

设定存在一个对比姿势集合，将学生的姿势与对比姿势集合进行比对，当姿势Zj属于对比姿势集合时，则将姿势输出为异常姿势记为Zk，其中k=1,2,3……n4，且k∈j；统计存在异常姿势的课堂图片的数量记为Tk，Tk和Zk一一对应；

设定每个异常姿势均对应一个异常系数，将异常姿势Zk与设定的所有异常姿势进行比对以得到对应异常姿势的异常系数记为Y

将姿势更换次数n3、存在异常姿势的课堂图片的数量记为Tk和异常系数Y

本发明的有益效果：

信息分选模块通过分析接收到的课堂视频的数据量大小和数据量变化以自动调整分析间隔时长，从而保证系统资源的高效利用并及时进行课堂视频的分选；

调整优化模块通过不同的阶段性分析得到学习提醒前后两次的阶段表现值以是直观反映出学生在接收学习提醒后的课堂学习表现是否得到改善；同时挖掘出学生每个课堂信息对应的表现系数以及每个阶段的阶段表现值能够为教师直观的反映出对学生在课堂表现的长期追踪，并且为教师提供良好的教学辅助，实现有助于增强教师的教学认知和反馈能力，提高教学效果，并更好地满足学生的个性化需，方便教师为不同的课堂表现的学生及时提供不同的学习提醒。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的系统模块连接示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本公开所涉及的相关信息（包括但不限于学生、教师的个人信息等）和数据（包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

请参阅图1所示，本发明为用于智慧课堂的视频监控系统，包括：信息采集模块、信息分选模块、云端数据库、信息分析模块和调整优化模块。

信息采集模块通过与课堂监控摄像头进行通讯连接以获取课堂视频，并将课堂视频发送至信息分选模块；其中课堂视频包括课堂视频、视频

信息分选模块通过对课堂视频进行初步分选将课堂视频分别发送至信息加密模块和信息分析模块；其中课堂视频分选的步骤具体为：

步骤一：设定存在一个视频分选间隔时长，提取上一次视频分选时刻，并将其与系统当前时刻进行时间差值计算以得到实际分选间隔时长，当实际分选间隔时长等于设定的视频分选间隔时长时，则调取课堂视频进行分选以得将课堂视频分选至信息分析模块；同时信息分选模块将接收的视频压缩发送至云端数据库保存；

步骤二：提取课堂视频并按照设定的帧数将视频进行分成若干张图片，识别图片中学生的位置并将每位学生的位置进行标注以得到学生位置分布图；将学生位置分布图平铺并平均划分成若干个区域，其中区域为规则正方形；统计每个区域内学生数量记为mi，其中i=1,2,3……n1，n1取值为正整数，n1表示的是区域总数量，mi表示的是i区域内学生的数量；统计学生位置分布图中学生总数量并除以区域总数量以得到区域学生数量平均值记为

步骤三：调取课堂图片并对课堂图片进行识别以得到授课老师；调取课堂视频所属班级并匹配到授课老师所任科目，将课堂图片、授课老师和科目记为课堂信息，并将课堂信息发送至信息分析模块；

步骤四：以上一次视频分选时刻为分析开始时刻，提取自开始时刻起单位时间内接收到课堂视频并计算课堂视频的数据量以得到单位时间的数据量；以时间为横坐标，数据量为纵坐标构建数据量随时间变化关系图，需要说明的是，数据量是累计的形式，t2时刻的数据量对应的是t1和t2时刻分接收到的数据量，因此数据量随时间变化关系图呈现上升趋势；

步骤五：将相邻两个时刻对应的数据量进行差值计算以得到数据量增长值；将数据量增长值与设定的增长区间进行比较分析，当数据量增长值大于设定的增长区间中的最大值时，说明此时两个相邻时刻对应的数据量之间的增长比较大，则将该两个相邻时刻记为一组高增长时刻；当数据量增长值处于设定的增长区间之内时，则将该两个相邻时刻记为一组中增长时刻；当数据量增长值小于设定的增长区间之内的最小值时，说明此时两个相邻时刻对应的数据量之间的增长比较小，则将两个相邻时刻对应的数据量记为一组低增数据量；需要说明的是，学校的周末时间，学校内存在多个场所没有人，则存在多个场所的摄像头处于睡眠状态直到有人才会被唤醒，因此学校智慧课堂的视频监控存在某些时间段的课堂视频的数据量比较少；

步骤六：提取高增长时刻、中增长时刻和低增长时刻并进行关联分析：当两组高增长时刻中存在相同时刻时，则将该两组高增长进行配对以生成高关联时刻，以此类推得到若干高关联时刻，并统计高关联时刻数量记为G1；需要说明的是，同一组高增长时刻最多可配对生成两个高关联时刻，且一个高关联时刻包括三个时刻；遍历高关联时刻，当若干个高关联时刻存在相同时刻时，则将若干个高关联时刻记为连续高关联时刻，并计算连续高关联时刻中内含连续时刻数量记为高增长连续数量G2；具体为：存在t1和t2为一组高增长时刻，t2和t3为一组高增长时刻，t3和t4为一组高增长时刻，t4和t5为一组高增长时刻，t7和t8为一组高增长时刻，t8和t9为一组高增长时刻；t1和t2的一组高增长时刻与t2和t3的一组高增长时刻中存在相同时刻为t2，因此t1、t2、t3为一个高关联时刻；t2和t3的一组高增长时刻与t3和t4的一组高增长时刻中存在相同时刻为t3，因此t2、t3、t4为一个高关联时刻；t3和t4的一组高增长时刻与t4和t5的一组高增长时刻中存在相同时刻为t4，因此，t3、t4和t5为一个关联时刻；其中t1、t2、t3的高关联时刻、t2、t3、t4的高关联时刻和t3、t4和t5的高关联时刻存在相同时刻t2、t3和t4，因此t1、t2、t3、t4、t5为高增长连续时刻；t7和t8的一组高增长时刻与t8和t9的一组高增长时刻存在相同时刻为t8，因此t7、t8和t9为一个高关联时刻；

步骤七：以此类推得到中关联时刻数量G3、中连续关联数量G4、低关联时刻数量G5和低连续关联数量G6；提起当前时刻的数据量记为G7，利用设定的公式

信息分析模块通过对课堂信息进行课堂表现分析以得到每个学生的平时表现系数，具体为：

步骤一：提取课堂图片并利用照片识别器进行识别以得到每张图片中学生的姿势并将姿势记为Zj其中j=1,2,3……n2，n2取值为正整数，n2表示的是姿势总类别；将相邻时间对应的两张课堂图片进行比较，当相邻时间对应的两张图片中学生姿势不相同时，则记为一次姿势更换；统计课堂图片中学生的姿势更换次数记为n3；需要说明的是，学生上课期间频繁更换姿势次数越大，则学生更换姿势越频繁，表明学生并不专注于学习，注意力被其他事物吸引的可能性越大；

步骤二：设定存在一个对比姿势集合，需要说明的是，对比姿势集合是预先设定并存储的学生在课堂时不专心学习的姿势；将学生的姿势与对比姿势集合进行比对，当姿势Zj属于对比姿势集合时，则将姿势输出为异常姿势记为Zk，其中k=1,2,3……n4，其中n4取值为大于或等于零的整数，n4表示的是异常姿势的总类别，且n4∈n2；统计存在异常姿势的课堂图片的数量记为Tk，Tk和Zk一一对应；需要说明的是，异常姿势对应的课堂图片的数量越大，表示学生上课学习时不专心学习的姿势保持时间越长，则学生不专心学习越明显；

步骤三：设定每个异常姿势均对应一个异常系数，将异常姿势Zk与设定的所有异常姿势进行比对以得到对应异常姿势的异常系数记为Y

利用设定的公式

调整优化模块依据科目集中学生表现系数随次数变化关系折线图对学生课堂表现作进一步阶段性分析和针对学生课堂表现作进一步调整以达到提高学生课堂注意力和有效督促学生学习的目的，具体为：

步骤一：设定每个科目的类别均对应一个阶段分析间隔时长，将科目的类别与设定的所有科目的类别进行匹配以得到对应类别科目的阶段分析间隔时长；需要说明的是阶段分析间隔时长为本科目教师进行自行设置的；

步骤二：提取上一次阶段分析时刻并将其与当前系统时间做差值计算以得到阶段分析实际间隔时长，当阶段分析实际间隔时长与设定的阶段分析间隔时长相同时，则以上一次阶段性分析的结束节点为分析起点，当前时间为分析终点；将分析起点至分析终点之间学生表现系数进行求和均值计算以得到表现系数均值，当表现系数均值小于设定的表现阈值时，则将学生记为阶段分析学生；

步骤三：调取阶段分析学生的分析起点和分析终点之间学生表现系数随次数变化关系折线图，将相邻次数对应的表现系数进行差值计算得到的差值记为表现差值，当表现差值小于零时，说明学生相邻两次的表现系数呈现下降趋势，则记一次表现好转，并将表现差值记为好转差值；当表现差值大于零时，说明学生相邻两次的表现系数呈现上升趋势，则记一次表现恶化，并将表现差值取绝对值并记为恶化差值；将所有好转差值和恶化差值分别进行求和计算以得到好转总值和恶化总值，并将其分别将记为H1和H2；分别统计好转次数和恶化次数，并将其分别记为H3和H4；

步骤四：求取相邻次数对应的表现系数组成的线段斜率，并将其记为表现斜率；当表现斜率大于零时，说明学生相邻两次的表现系数呈现上升趋势；当表现斜率小于零时，说明学生相邻两次的表现系数呈现下降趋势，将大于零和小于零的表现斜率分别进行计算以得到增趋势值和降趋势值，再将增趋势值除以降趋势值以得到趋势比，并将其记为H5；

步骤五：利用设定的公式

步骤六：将阶段表现值与上一次阶段性分析得到的阶段表现值进行比较分析，当此次阶段表现值大于上一次阶段性分析得到的阶段表现值时，说明学生此阶段之内的课堂表现优于上次课堂表现，则不进行任何操作；当此次阶段表现值小于或等于上一次阶段性分析得到的阶段表现值时，说明学生此阶段之内的课堂表现相较于上一次的课堂表现来说没有进步，则调取学生姓名、上一次阶段性分析得到的阶段表现值、此次阶段表现值发送至对应科目教师的教师移动端并通知教师对学生进行学习提醒；需要说明的是教师移动端包括但不限于智能手机、智能平板、智能电脑等；教师可以通过学习提醒前后的两次的阶段表现值直观反映出学生在接收学习提醒后的课堂学习表现有没有得到改善；同时挖掘出学生每个课堂信息对应的表现系数可以为教师直观的反映出学生在课堂长久以来的课堂表现，能够为教师提供良好的教学辅助，帮助教师督促学生学习以提高学生课堂学习表现，营造良好的学习氛围。

进一步地，本发明通过信息采集模块通过与智慧课堂的摄像头进行通信连接以获取学生的课堂视频，并将课堂视频发送至信息分选模块；信息分选模块通过将课堂视频进行切割分成若干张图片，识别图片中学生的位置并将每位学生的位置进行标注以得到学生位置分布图；依据学生位置分布图进行密度秩序分析以得到密度分布值，将密度分布值与设定的阈值进行比较分析以得到截取起点和截取终点，并依据截取起点和截取终点截取图片记为课堂图片以完成课堂视频分选；同时通过分析接收到的课堂视频的数据量大小和数据量变化以自动调整分析间隔时长，从而保证系统资源的高效利用并及时进行课堂视频的分选；

进一步地，本发明通过不同的阶段性分析得到学习提醒前后两次的阶段表现值以是直观反映出学生在接收学习提醒后的课堂学习表现是否得到改善；同时挖掘出学生每个课堂信息对应的表现系数以及每个阶段的阶段表现值能够为教师直观的反映出对学生在课堂表现的长期追踪，并且为教师提供良好的教学辅助，实现有助于增强教师的教学认知和反馈能力，提高教学效果，并更好地满足学生的个性化需，方便教师为不同的课堂表现的学生及时提供不同的学习提醒。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。