(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210487171.6 (22)申请日 2022.05.06 (71)申请人 重庆工程学院 地址 400056 重庆市巴南区南泉街道办事 处白鹤林16号 (72)发明人 李敏　 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) H04N 5/272(2006.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的客观评价学生课堂表 现的方法及系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 具体涉及一 种基于机器视觉的客观评价学生课堂表现的方 法及系统， 包括构建课堂行为判定模型； 基于监 控数据生成教室座位背景基准图； 对学生人脸、 人体数据进行识别和追踪， 得到座位对应关系； 将座位对应关系填充在教室座位背景基准图中， 得到课堂 行为抓拍图； 将课堂行为抓拍图输入课 堂行为判定模 型判定学生的课堂表现行为， 得到 课堂表现评价结果， 通过学生人脸数据判断学生 的课堂参与情况、 课堂活动情况、 发言情况和出 勤表现， 解决现有的评价学生课堂表现的方法评 价出的平时成绩真实性较低的问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115002343 A 2022.09.02 CN 115002343 A 1.一种基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 构建课堂行为判定模型； 基于监控数据生成 教室座位背景基准图； 对学生人脸、 人体数据进行识别和追踪， 得到座 位对应关系； 将所述座位对应关系填充在所述教室座 位背景基准图中， 得到 课堂行为抓拍图； 将所述课堂行为抓拍图输入所述课堂行为判定模型判定学生的课堂表现行为， 得到课 堂表现评价结果。 2.如权利要求1所述的基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 所述构建课 堂行为判定模型的具体方式为： 构建行为分析网络、 训练数据集和 测试数据集； 基于半监督学习方式使用所述训练数据集对所述行为分析网络进行训练， 得到训练模 型； 使用所述测试 数据集对所述训练模型进行评估并优化， 得到 课堂行为判定模型。 3.如权利要求1所述的基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 所述基于监控数据生成 教室座位背景基准图的具体方式为： 获取监控数据； 对所述监控数据的目标区域进行角度和宽高比判断， 得到判断结果； 基于所述判断结果对所述目标区域的图像进行 校正， 得到背景基准图。 4.如权利要求1所述的基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 所述对学生人脸、 人体数据进行识别和追踪， 得到座 位对应关系的具体方式为： 基于所述 监控数据识别教室内的学生人脸数据； 将所述学生人脸数据与人脸数据库进行对比， 得到学生信息； 基于所述学生信息记录对应的学生的衣帽特 征信息； 基于所述衣帽特 征信息追踪所述学生的入座行为和座 位编号， 得到入座情况； 基于所述入座情况生成所述学生信息与座 位的对应关系。 5.如权利要求 4所述的基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 所述学生信息包括学生 姓名、 学号和课表信息 。 6.如权利要求1所述的基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 在步骤将所述课堂行为抓拍图输入所述课堂行为判定模型判定学生的课堂表现行为， 得到课堂表现评价结果之后， 所述方法还 包括： 基于预设时间段将所述课 堂表现评价结果 生成课堂氛围趋势图； 基于所述课 堂氛围趋势图进行分析， 得到分析 结果； 基于所述分析 结果对教师课 堂管教效果进行调整。 7.一种基于机器视觉的客观评价学生课堂表现的系统， 应用于权利要求1 ‑6任意一项 所述的基于 机器视觉的客观评价学生课 堂表现的方法， 其特 征在于， 包括构建模块、 生成模块、 追踪模块、 填充模块和判定模块， 所述构建模块、 所述生成模 块、 所述追踪模块、 所述 填充模块和所述判定模型依次连接； 所述构建模块， 用于构建课 堂行为判定模型； 所述生成模块， 基于监控数据生成 教室座位背景基准图；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115002343 A 2所述追踪模块， 用于对学生人脸、 人体数据进行识别和追踪， 得到座 位对应关系； 所述填充模块， 用于将所述座位对应关系填充在所述教室座位背景基准图中， 得到课 堂行为抓拍图； 所述判定模块， 用于将所述课堂行为抓拍图输入所述课堂行为判定模型判定学生的课 堂表现行为， 得到 课堂表现评价结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115002343 A 3