一种基于人工智能的智能课堂点名系统技术方案

本发明专利技术属于通信技术领域，公开了一种基于人工智能的智能课堂点名系统，照片采集单元，用于由任课教师直接采集照片，并将照片直接传送至学校中央服务器；还用于教师在上课过程中和下课前进行照片取样；学生特征信息提取单元，提取照片的特征信息，并建立初始数据库，并与学号、姓名的信息进行关联；人工智能深度学习单元，等。本发明专利技术易于与教务信息，学工信息等其他系统对接；大数据处理综合反映学生学习质量，教师课堂评价，学工考评等；本发明专利技术运用人工智能深度学习的技术手段，通过一张照片反映上课过程中的综合信息，并结合大数据分析教与学的课堂效果，从而给教师，教务，家长等提供科学的决策依据。

An intelligent classroom naming system based on Artificial Intelligence

The invention belongs to the field of communication technology, and discloses an intelligent classroom roll-call system based on artificial intelligence. The photo acquisition unit is used for teachers to collect photos directly and transmit the photos directly to the central server of the school. Extraction unit, extracting the feature information of photos, and establishing the initial database, and associating with the information of student number and name; Artificial Intelligence Deep Learning Unit, etc. The invention is easy to dock with other systems, such as educational administration information, learning information, etc. The large data processing comprehensively reflects the students'learning quality, the teachers' classroom evaluation, the students'work evaluation, etc. The invention uses the technical means of artificial intelligence in-depth learning to reflect the comprehensive information in the course of class through a photo, and combines the large data analysis and teaching. To provide scientific decision-making basis for teachers, educational administration, parents, and so on.

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的智能课堂点名系统
本专利技术属于通信
，尤其涉及一种基于人工智能的智能课堂点名系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的:课堂点名考勤是教育教学系统的关键环节，作为对学生平时成绩评定的重要依据。现有的点名方法和手段建立在传统的点名方法，或简单借助于wif、蓝牙，Android，刷一卡通等方式，另外对学生的综合评价也是通过抽样调查、访谈、考试测评等手段，投入大量的教辅人员以及财力物力等的基础上，其评价结果的准确性和可靠性受诸多外部环境制约，无法准确实时跟踪课堂实效，关键是忽略了学生学习过程中的动态变化，缺乏大量数据作为科学分析的依据。传统的点名方式包括：电脑点名软件、Android端学生签到、校园一卡通刷卡、微信、短信签到、指纹识别签名、拍照鉴别点名。电脑点名软件是集课堂教学提问、电脑随机点名及PPT课件播放的课堂教学辅助软件。软件运行时可显示各种试题(答案)同时进行语音朗读内容，点名时可显示学生照片及语音朗读学生姓名，PPT课件分类存放，可很方便的找到上课所需的PPT课件。主要功能三大块：课堂提问和语音点名(点名又分提问点名和考勤点名)及存储播放PPT课件。Android端学生签到是通过Android平台和GPS定位系统设计实现了学生注册、登录，利用GPS定位发送位置进行签到的基本功能。这样开发完成的学生签到系统运行稳定，可用性好，方便快捷。校园一卡通刷卡是手机一卡通和校园一卡通的结合，可以说是手机一卡通在校园领域拓展的一个应用，是对校园一卡通的重要补充。也可以说是随着移动支付技术的发展和支付手段的多样化，多卡功能结合与一体，校园一卡通纵深发展的必然趋势。在校园手机一卡通系统中，用户可以用RFID-SIM卡的手机进行刷手机消费、刷手机开门、刷手机打开水、刷手机出入图书馆、刷手机乘坐校园巴士等等，还可以通过校园手机一卡通的“空中补助”功能，实时将补助的金额充入电子消费钱包中。校园手机一卡通是将校园卡与手机卡集成于同一张卡，除实现传统校园一卡通功能以外，可以通过短信、WAP等方式实现排课、会议、图书借阅、消费情况、账户信息等各种信息的互动查询，可实现各种信息的指定下发，具有通知、提醒的功能，并可通过短信、UTK菜单等方式实现空中圈存，为师生对校园卡充值提供了极大的方便。通过“校园手机一卡通”系统的建设，首先在全校形成学校统一管理的信息平台，促进教育信息的标准化，构建起优良的数字空间和信息共享环境，让学校进一步实现教学资源数字化、数据传输网络化、用户终端智能化、结算管理集中化。其次，在全校实现统一的电子支付和费用收缴管理，彻底解决学校各类费用收缴难、管理乱的问题。微信、短信签到的设置简单，操作方便，省时省力；适用于小型会议、活动、培训、分论坛签到；需要电子签到软件、iPad/手机、签到员、需要导入的名单指纹识别签名是实现人、地、时三者合一，去除考勤虚假，为公司省去不必要的加班费用付出。对企业职员的人事出勤进行公正合理并有效、科学的管理已成为各单位面临的现实课题。拍照鉴别点名适用于各大高端年会,只需一个普通摄像头，即可完成拍照签到，可以有效防止代刷卡，确保本人签到。随着无线终端设备的快速发展和广泛应用，人们对无线通信的需求已不仅局限于简单的语音通讯，对流媒体数据信号的需求也变得越来越迫切，并对信号传输的速度和质量提出了更高要求。这就需要对天线不断优化升级，从而可以从整机层面有效地改善通信系统的容量和质量。由于许多无线通信设备工作的电磁环境较为复杂，极易受多径衰落效应的影响。而双极化天线采用极化分集可以明显地减弱多径衰落的影响，并且一副天线可以实现两副天线的功能，大大减少了所需天线的数量，有效降低了成本。因此，双极化天线近年来在工程和学术领域都受到了广泛的关注。为了服务多个无线通信系统，所设计的天线应该具有较宽的工作频带。同时，随着无线通信设备的小型化，为用于收发电磁波的天线所留的空间越来越小。因此，对于低剖面宽带双极化天线的需求越来越多。微带天线有着许多优点，比如重量轻、价格低、易共形、剖面低，成为一个实现双极化天线不错的选择。然而，微带天线的工作带宽窄以及端口隔离差限制了其应用。近年来，天线设计人员提出了一系列的改善微带天线工作频带和端口隔离的馈电方法。提出了曲折型的馈电探针、T型馈电探针、L型探针和缝隙耦合的混合型馈电、差分馈电等。虽然这些馈电方式改善了双极化天线的工作带宽和端口隔离，但是却导致了天线较高的剖面，并且这些三维的馈电结构给加工以及安装造成了一定的困难。相反地，缝隙天线具有平面馈电结构但具有较大的后向辐射。为了获得定向的辐射和较高的增益，一般将一块金属反射板放在缝隙天线的下方。然而，当缝隙天线离反射板太近时，由于镜像电流的出现会导致天线效率的降低，阻抗匹配带宽变窄等。为了解决这个问题，反射地板往往放置在距离天线四分之一波长处。这样，虽然可以使天线获得较高的增益，但同时将导致天线较高的剖面高度，无法满足现代天线小型化的需求。近年来，人工磁导体由于具有同相反射和抑制表面波的特点而深受关注。人工磁导体在其反射相位为-90°～90°时可以代替金属地板成为天线的反射板，从而抑制后向辐射，提高天线的增益。此外，当天线离人工磁导体表面很近时，天线依然可以保持较好的工作特性。图像的分辨率越高，提供的信息就越丰富。在各种各样的实际应用中，高分辨率图像都发挥着重要作用。由于受成像系统物理条件和天气影响，成像过程中往往存在运动模糊、下采样和噪声等退化过程，使得实际得到的图像分辨率低、质量差。要获得高分辨率图像，最直接的方法是采用高分辨率图像传感器，降低像素尺寸，提高单位面积的像素数量，但这种方法对图像传感器和光学器件的制造工艺和成本的要求很高，在很多场合中难以实现。图像超分辨重建技术可以从单帧或多帧低分辨率输入图像获得高分辨率图像，相比而言，使用超分辨重建技术成本更低，更容易实现。目前，图像超分辨率重建技术可分为三类：基于插值、基于重建和基于学习的方法。基于插值的方法是超分辨率研究中最直观的方法。常见的方法包括最近邻插值、双线性插值、双立方插值等。这类方法的优点是计算复杂度低，快速易行。但是引入的高频信息是基于预先假定的插值模板，当模板与实际情况不符时，可能导致重建图像质量不高。基于重建的方法根据图像退化模型，结合图像先验知识构造相应的正则项以恢复丢失的高频信息。包括迭代反向投影方法、最大后验概率方法等。这类方法能在一定程度上缓解基于插值方法所产生的模糊效果。但当图像放大倍数较大时，重建效果通常也不太理想。基于学习的方法是近年来超分辨率算法研究的热点方向。其基本思路是通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，将学好的映射关系用于低分辨率输入图像以获得高分辨率图像。假设高、低分辨率图像块在各自特征空间具有相似的局部结构，将低分辨率空间的权值用于高分辨率空间，提出了基于邻域嵌入的图像超分辨重建方法。但是当放大倍数较大时，高、低分辨率图像块在各自特征空间形成的局部结构不再相似，导致重建质量的下降。另一方面，当选取的近邻数K变化时，重建质量波动较大，因此，近邻数K的选取是一个亟待解决的问题。针对边缘检测和特征选择对邻域嵌入方法进行了改进，对边缘图像块和非边缘图像块进行不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的智能课堂点名系统，其特征在于，所述基于人工智能的智能课堂点名系统包括：照片采集单元，与人工智能深度学习单元连接，用于由任课教师直接采集照片，并将照片直接传送至学校中央服务器；还用于教师在上课过程中和下课前进行照片取样；照片采集单元通过影像录入设备进行影像采集，并生成照片；具体包括：1)构建高分辨率训练图像集；2)对高分辨率训练图像集进行模糊和下采样操作得到临时低分辨率图像集；3)对临时低分辨率图像集预放大2倍得到低分辨率训练图像集；4)构建低分辨率训练图像块集；5)构建高分辨率训练图像块集；6)读取低分辨率输入图像，设定需要放大的倍数为3倍，预先将其放大2倍；7)构建低分辨率输入图像块集；8)根据低分辨率训练图像块集非负邻域嵌入表示输入图像块集，得到重建系数；9)输出高分辨率图像；照片采集单元通过双极化天线并将照片传送至学校中央服务器；双极化天线包括：方形天线、泡沫、人工磁导体；方形天线放置在泡沫上方，所述泡沫填充在方形天线和人工磁导体中间，所述人工磁导体紧贴泡沫下表面放置；所述方形天线包括：辐射贴片、方形介质板、第一馈电微带线、第二馈电微带线、用于连接馈电微带线和辐射贴片的第一金属柱和用于连接馈电微带线和辐射贴片的第二金属柱组成；所述方形介质板上表面印制有金属辐射贴片，金属辐射贴片上蚀刻有4个相同的缝隙，在方形介质板的下表面印制有相互垂直的阶梯状的第一馈电微带线、第二馈电微带线；泡沫和方形介质板中间用粘合剂粘合；所述缝隙由比较窄的长方形缝隙、三角形缝隙、较宽的长方形缝隙和位于较宽的长方形缝隙末端的第一圆形缝隙、第二圆形缝隙组成；所述第一馈电微带线由长方形的第一微带线和第二微带线组成；所述第二馈电微带线由长方形的第三微带线和第四微带线组成；所述第一金属柱是用来连接第二微带线和第一金属条带，所述第二金属柱是用来连接第四微带线和第二金属条带。...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智能课堂点名系统，其特征在于，所述基于人工智能的智能课堂点名系统包括：照片采集单元，与人工智能深度学习单元连接，用于由任课教师直接采集照片，并将照片直接传送至学校中央服务器；还用于教师在上课过程中和下课前进行照片取样；照片采集单元通过影像录入设备进行影像采集，并生成照片；具体包括：1)构建高分辨率训练图像集；2)对高分辨率训练图像集进行模糊和下采样操作得到临时低分辨率图像集；3)对临时低分辨率图像集预放大2倍得到低分辨率训练图像集；4)构建低分辨率训练图像块集；5)构建高分辨率训练图像块集；6)读取低分辨率输入图像，设定需要放大的倍数为3倍，预先将其放大2倍；7)构建低分辨率输入图像块集；8)根据低分辨率训练图像块集非负邻域嵌入表示输入图像块集，得到重建系数；9)输出高分辨率图像；照片采集单元通过双极化天线并将照片传送至学校中央服务器；双极化天线包括：方形天线、泡沫、人工磁导体；方形天线放置在泡沫上方，所述泡沫填充在方形天线和人工磁导体中间，所述人工磁导体紧贴泡沫下表面放置；所述方形天线包括：辐射贴片、方形介质板、第一馈电微带线、第二馈电微带线、用于连接馈电微带线和辐射贴片的第一金属柱和用于连接馈电微带线和辐射贴片的第二金属柱组成；所述方形介质板上表面印制有金属辐射贴片，金属辐射贴片上蚀刻有4个相同的缝隙，在方形介质板的下表面印制有相互垂直的阶梯状的第一馈电微带线、第二馈电微带线；泡沫和方形介质板中间用粘合剂粘合；所述缝隙由比较窄的长方形缝隙、三角形缝隙、较宽的长方形缝隙和位于较宽的长方形缝隙末端的第一圆形缝隙、第二圆形缝隙组成；所述第一馈电微带线由长方形的第一微带线和第二微带线组成；所述第二馈电微带线由长方形的第三微带线和第四微带线组成；所述第一金属柱是用来连接第二微带线和第一金属条带，所述第二金属柱是用来连接第四微带线和第二金属条带。2.如权利要求1所述的基于人工智能的智能课堂点名系统，其特征在于，所述基于人工智能的智能课堂点名系统还包括：学生特征信息提取单元，与照片采集单元连接，用于结合学工部学生信息数据库，导入学生的姓名、学号、照片的信息；并结合教务系统，导入学生的课程系统、教师信息；还用于通过数据分析，并通过人工智能训练，提取照片的特征信息，并建立初始数据库，并与学号、姓名的信息进行关联；人工智能深度学习单元，用于课堂目标自动识别；根据人工智能训练的结果，根据视频流信息实时进行课堂目标任务的自动识别与追踪；将每节课的开始和结束时的照片取样，通过目标识别后标注日期、识别目标的学号、姓名的信息，并存储于中央服务器，用于备份和取证。3.如权利要求1所述的基于人工智能的智能课堂点名系统，其特征在于，所述步骤1)具体操作如下：(a)搜集多幅彩色高分辨率自然图像；(b)将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢宇轩，
申请(专利权)人：邢宇轩，
类型：发明
国别省市：山东,37