CN119516620A 一种基于视频处理的实时巡课方法、装置及介质 （北京文华在线教育科技股份有限公司）_第1页
CN119516620A 一种基于视频处理的实时巡课方法、装置及介质 （北京文华在线教育科技股份有限公司）_第2页
CN119516620A 一种基于视频处理的实时巡课方法、装置及介质 （北京文华在线教育科技股份有限公司）_第3页
CN119516620A 一种基于视频处理的实时巡课方法、装置及介质 （北京文华在线教育科技股份有限公司）_第4页
CN119516620A 一种基于视频处理的实时巡课方法、装置及介质 （北京文华在线教育科技股份有限公司）_第5页
已阅读5页，还剩18页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

司本发明提供了一种基于视频处理的实时巡为状态识别；根据行为状态识别的结果，通过再对比检测框边界得到识别结果分别为抬头听每个学生个体行为的时间维度下的课堂视频按地公开了一种基于视频处理的实时巡课装置及2采集学生在课堂行为的实时视频数据，按帧提取出课堂内学生的个态识别；根据行为状态识别的结果，通过DeepSort算法对所述个体图像进行将需要实时连续监测管理每个学生个体行为的时间维度下的课堂视频按帧提取出每统计课堂视频中每个学生各种行为时长，并展示每个学生每天的各个行为时长分布，将所述个体图像一部分作为训练集，另一部分作为测试集，所述训练集输标注所述个体图像中学生在帧图片中的身体状态，并转化为YOLOv5所需的txt格式文根据任意连续的两帧个体图像，利用DeepSort追踪算法，匹配学生行为状态，获得所述至少两个区域中匹配成功的学生行为状态在下一帧中的预测状实时连续监测管理每个学生的图像，须按时间顺序累视频采集模块，用于采集学生在课堂行为的实时视频数据，按帧提3检测模块，用于根据行为状态识别的结果，通过DeepSort算法对所识别模块，用于将需要实时连续监测管理每个学生个体行为显示模块，用于统计课堂视频中每个学生各种行为时长，并展示存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机4了高效的实时性能，结合了多种深度学习技术，如特征金字塔网络（FPN）和自适应锚框[0007]本发明提供了一种基于视频处理的实时巡课方法、装置及计算机可读取存储介5成的txt格式文件加入所述训练集中；将所述txt格式文件输入到所述YOLOv5网络模型中，法对所述个体图像进行检测及追踪，再对比检测框的边界得到识别结果分别为抬头听课、6实施例的示意图。以下结合图1对本申请第一实施例提供一种基于视频处理的实时巡课方7算法对所述个体图像进行检测及追踪，再对比检测框的边界得到识别结果分别为抬头听[0037]图2是根据一示例性实施例示出的基于视频处理的实时巡课装置200的示意框8[0039]识别模块206，用于将需要实时连续监测管理每个学生个体行为的时间维度下的[0048]需要说明的是，图3中示出的电子设备300的结构并不构[0049]如图4所示实施例的应用场景示意图，为本申请实施例提供的基于视频处理的实9[0053]需要说明的是，本申请实施例中的基于视频处理的实时巡课方法可以终端设备可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器（read_速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器（randomaccess域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论