一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开公开了一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质，首先通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频，然后解码当前视频，得到对应的视频帧，然后将对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值，最后根据注意力数值与注意力阈值，确定用户的注意力是否集中。本实施例提供的技术方案通过摄像头采集用户的当前视频，并解码该视频得到视频帧，将视频帧输入注意力检测模型，得到注意力数值，根据注意力数值确定用户的注意力是否集中，实现了使用摄像头采集的视频确定用户注意力是否集中，能够客观的反映用户的注意力程度，避免了家长通过观察确定儿童是否注意力集中具有主观性的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质
本公开实施例涉及智能教育
，尤其涉及一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着社会的进步，人们对教育的重视程度也越来越高，各种具有智能学习功能的教育设备和教育机器人大量推出。注意力是否集中是决定学习效率高低的关键性因素。儿童使用教育设备学习时，往往缺乏监督，儿童会出现注意力不集中的情况，导致学习效率下降的，目前常用的监督方式就是家长通过对儿童的行为进行观察，确定儿童是否在集中注意力学习。然而，家长通过观察确定儿童是否认真学习，具有一定的主观性。
技术实现思路
本公开实施例提供一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质，实现客观的反映用户的注意力程度。第一方面，本公开实施例提供了一种注意力检测方法，所述方法包括：通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频；解码所述当前视频，得到对应的视频帧；将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值；根据所述注意力数值与注意力阈值，确定所述用户的注意力是否集中。进一步的，在将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型之前，还包括：获取样本图片，其中所述样本图片包括：注意力集中样本图片和注意力不集中样本图片；利用所述样本图片进行训练，确定注意力检测模型。进一步的，所述将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型包括：识别所述视频帧中是否包含用户的脸部图像和肢体图像；若所述视频帧中包含所述用户的脸部图像和肢体图像，则将所述视频帧输入预先训练的注意力检测模型。进一步的，所述根据所述注意力数值与注意力阈值，确定所述用户的注意力是否集中，包括：如果所述注意力数值小于注意力阈值，则确定所述用户的注意力不集中；如果所述注意力数值大于等于注意力阈值，则确定所述用户的注意力集中。进一步的，如果所述注意力数值小于注意力阈值，则确定所述用户的注意力不集中之后，还包括：检测所述用户的注意力不集中的累积时长；若所述累积时长超过预设时长，则向所述用户发送提醒信息。第二方面，本公开实施例还提供了一种注意力检测装置，所述装置包括：采集模块，用于通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频；解码模块，用于解码所述当前视频，得到对应的视频帧；输入模块，用于将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值；确定模块，用于根据所述注意力数值与注意力阈值，确定所述用户的注意力是否集中。进一步的，所述装置还包括：获取模块，用于获取样本图片，其中所述样本图片包括：注意力集中样本图片和注意力不集中样本图片；训练模块，用于利用所述样本图片进行训练，确定注意力检测模型。进一步的，所述输入模块包括：识别单元，用于识别所述视频帧中是否包含用户的脸部图像和肢体图像；输入单元，用于若所述视频帧中包含所述用户的脸部图像和肢体图像，则将所述视频帧输入预先训练的注意力检测模型。进一步的，所述确定模块，具体用于如果所述注意力数值小于注意力阈值，则确定所述用户的注意力不集中；如果所述注意力数值大于等于注意力阈值，则确定所述用户的注意力集中。进一步的，所述装置还包括：检测模块，用于检测所述用户的注意力不集中的累积时长；发送模块，用于若所述累积时长超过预设时长，则向所述用户发送提醒信息。第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理装置；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理装置执行，使得所述一个或多个处理装置实现如上述第一方面中任一所述的注意力检测方法。第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如上述第一方面中任一所述的注意力检测方法。本公开实施例提供了一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质，通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频，然后解码当前视频，得到对应的视频帧，然后将对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值，最后根据注意力数值与注意力阈值，确定用户的注意力是否集中。本实施例提供的技术方案通过摄像头采集用户的当前视频，并解码该视频得到视频帧，将视频帧输入注意力检测模型，得到注意力数值，根据注意力数值确定用户的注意力是否集中，实现了用摄像头采集的视频确定用户注意力是否集中，能够客观的反映用户的注意力程度，避免了家长通过观察确定儿童是否注意力集中具有主观性的问题。附图说明图1是本公开实施例提供的一种注意力检测方法的流程图；图2是本公开实施例提供的另一种注意力检测方法的流程图；图3是本公开实施例提供用户使用点读设备的结构示意图；图4是本公开实施例提供的一种注意力检测装置的结构框图；图5是本公开实施例提供的一个注意力不集中的示意图；图6是本公开实施例提供的另一个注意力不集中的示意图；图7是本公开实施例提供的一种注意力检测装置的结构框图；图8是本公开实施例提供的一种电子设备的结构框图。具体实施方式下述各实施例中，每个实施例中同时提供了可选特征和示例，实施例中记载的各个特征可进行组合，形成多个可选方案，不应将每个编号的实施例仅视为一个技术方案。下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本公开相关的部分而非全部结构。实施例图1是本公开实施例提供的一种注意力检测方法的流程图，本实施例可适用于检测用户注意力的情况，该方法可以由注意力检测装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置于电子设备中，该电子设备可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。一般而言，该电子设备需配置有摄像头，以具备拍摄功能，该电子设备可以是智能手机、平板或照相机、点读设备等。本实施例中以该电子设备是点读设备为例进行说明。S110、通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频。在本实施例中，点读设备又称为智能电脑读书机、同步读书机、智能点读机等，是现代数码信息技术与最新教学需求完美结合的一种有声互动的学习产品，它能将文字化的书本教材变成能按学习需要任意发声的有声教材。点读设备一般由书写面板、点读笔和处理器构成。目前常用的点读设备的工作原理是利用横坐标与纵坐标扫描的方法得到点读笔在书写面板上点读的位置(即x与y坐标值)，处理器接收到点读指令，并将书写面板上点读坐标转换成相应书本坐标，读出相应的语音文件，实现了点读功能。进一步的，获取点读位置的方式通常有两种，一种是采用在书写面板内放置点阵式的压力传感器获取点读笔在书写面板上点读的位置。另一种是在书本正前方的合适位置放置摄像头，实时获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种注意力检测方法，其特征在于，包括：/n通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频；/n解码所述当前视频，得到对应的视频帧；/n将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值；/n根据所述注意力数值与注意力阈值，确定所述用户的注意力是否集中。/n

【技术特征摘要】
1.一种注意力检测方法，其特征在于，包括：
通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频；
解码所述当前视频，得到对应的视频帧；
将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值；
根据所述注意力数值与注意力阈值，确定所述用户的注意力是否集中。


2.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于，在将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型之前，还包括：
获取样本图片，其中所述样本图片包括：注意力集中样本图片和注意力不集中样本图片；
利用所述样本图片进行训练，确定注意力检测模型。


3.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于，所述将所述对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型包括：
识别所述视频帧中是否包含用户的脸部图像和肢体图像；
若所述视频帧中包含所述用户的脸部图像和肢体图像，则将所述视频帧输入预先训练的注意力检测模型。


4.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于，所述根据所述注意力数值与注意力阈值，确定所述用户的注意力是否集中，包括：
如果所述注意力数值小于注意力阈值，则确定所述用户的注意力不集中；
如果所述注意力数值大于等于注意力阈值，则确定所述用户的注意力集中。


5.根据权利要求4所述的注意力检测方法，其特征在于，如果所述注意力数值小于注意力阈值，则确定所述用户的注意力不集中之后，还包括：
检测所述用户的注意力不集中的累积时长；
若所述累积时长超过预设时长，则向所述用户发送提醒信息。


6.一种注意力检测装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频；
解码模块，用于解码所述当前视频，得到对应的视频帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11