通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统技术方案

本发明专利技术提供了通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统，其以学生在做题过程中做题动作为拍摄对象，以此确定学生对应的手部活动数据，并进一步分析该手部活动数据，而判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间，最后以此确定学生的做题专注程度并对学生进行适应性提醒，其利用学生处于做题不专注状态时，其做题手势会相应存在异常情况，通过分析学生做题手势，能够有效地督促学生高效的和专注的做题，以及改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。

【技术实现步骤摘要】
通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统
本专利技术涉及智能化答题管理的
，特别涉及通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统。
技术介绍
目前，学生在完成课堂学习后需要通过做题来温习与巩固在课堂学习到的知识。通常而言，学生都是独立做题的，但是在做题过程中，学生并不能始终保证高度集中做题的状态，其不可避免发生分神的情况。虽然，现有技术已经有利用视频监控的方式来实时监控学生的做题状态，但是这种视频监控的方式只限于监控学生的实际做题时间和是否在预定位置进行做题，其无法分析学生在做题过程中的专注度，这不利于有效地督促学生高效的和专注的做题，同时也无法改善对学生做题过程进行监控的智能化和自动化水平。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法与系统，其通过拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析该做题动作影像，从而确定学生在做题过程中的手部活动数据，接着根据该手部活动数据，确定学生在做题过程中的做题手势信息；再根据该做题手势信息，判断学生在做题过程中是否本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法，其特征在于，其包括如下步骤：/n步骤S1，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据；/n步骤S2，根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息；再根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间；/n步骤S3，根据所述停止做题状态的判断结果，确定所述学生在做题过程中的做题专注程度；再根据所述做题专注程度，在所述学生做题过程中的不同时段，对所述学生进行提醒。/n

【技术特征摘要】
1.通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤S1，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据；
步骤S2，根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息；再根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间；
步骤S3，根据所述停止做题状态的判断结果，确定所述学生在做题过程中的做题专注程度；再根据所述做题专注程度，在所述学生做题过程中的不同时段，对所述学生进行提醒。


2.如权利要求1所述的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法，其特征在于：
在所述步骤S1中，拍摄学生在做题过程中的做题动作影像，并分析所述做题动作影像，从而确定所述学生在做题过程中的手部活动数据具体包括：
步骤S101，对所述学生在做题过程中学生的手部及其附近区域进行双目拍摄，从而获得所述学生在做题过程中的双目做题动作影像；
步骤S102，计算所述双目做题动作影像的双目影像视差，再根据所述双目影像视差，生成所述学生在做题过程中的三维做题影像；
步骤S103，按照预设时间间隔，依次从所述三维做题影像中提取得到若干图像帧，并识别得到每个图像帧中所述学生的手部动作位姿和手部动作幅度，以此作为所述手部活动数据。


3.如权利要求1所述的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，根据所述手部活动数据，确定所述学生在做题过程中的做题手势信息；再根据所述做题手势信息，判断学生在做题过程中是否存在停止做题状态和所述停止做题状态对应的持续时间具体包括：
步骤S201，根据所述手部活动数据包含的手部动作位姿，确定所述学生在做题过程中的手部握持笔进行做题对应的第一手势信息；根据所述手部活动数据包含的手部动作幅度，确定所述学生在做题过程中的手部与答题本之间相对位置对应于的第二手势信息；
步骤S202，分析所述第一手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势，若否，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为所述停止做题状态对应的持续时间；
步骤S203，分析所述第二手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部是否离开答题本自身对应的平面覆盖范围，若是，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部离开答题本自身对应的平面覆盖范围的持续时间，以此作为所述停止做题状态对应的持续时间。


4.如权利要求3所述的通过学生做题的手势提高学生答题专注程度的方法，其特征在于：
在所述步骤S202中，分析所述第一手势信息，以此判断所述学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势具体包括：
步骤S2021，利用手部位姿传感器采集每个手指指尖的坐标位置、掌心坐标位置和手掌掌面法向向量，以此作为所述第一手势信息，并利用下面公式(1)，确定每个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值：



在上述公式(1)中，αa表示第a个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值，(xa,ya,za)表示第a个手指指尖的坐标值，(x0,y0,z0)表示掌心坐标值，(x,y,z)表示手掌掌面法向向量；
步骤S2022，利用下面公式(2)，根据每个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的角度值，确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势：



在上述公式(2)中，P表示学生在做题过程中手部握持笔的实际手势是否为预设握笔手势对应的判定值，βa,min表示学生在预设握笔手势中第a个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的最小预设角度值，βa,max表示学生在预设握笔手势中第a个手指指尖与手掌掌面法向向量之间的最大预设角度值，n表示学生手部握持笔时与部接触的手指个数，u()表示阶跃函数，当括号内的数值大于或者等于0时，阶跃函数的取值为1，当括号内的数值小于0时，阶跃函数的取值为0，δ{}表示单位冲激函数，当括号内的数值等于0时，单位冲激函数的取值为1，当括号内的数值不等于0时；
若P＝0时，则确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势，则确定学生当前处于停止做题状态，同时确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握笔手势的持续时间，以此作为学生处于停止做题状态对应的持续时间；
若P＝1时，则确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势属于预设握笔手势，则利用下面步骤S2023，判断学生手部握持笔的姿势是否规范，若不规范，则控制学生握持的智能笔进行震动，以此提醒学生当前握持笔的姿势不规范；
步骤S2023，若确定学生在做题过程中手部握持笔的实际手势不属于预设握...

【专利技术属性】
技术研发人员：许昭慧，
申请(专利权)人：上海松鼠课堂人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31