教室场景课堂切换判别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种教室场景课堂切换判别方法、装置及电子设备，所述方法包括：获得同一时间段内学生区域的视频和教学区域的视频，并从所述学生区域的视频中截取不同时间点的照片；基于预先设置的服装检测算法，统计所述教室内不同时间点的学生的着装分类和着装的位置分布；将所述不同时间点的学生的着装分类和着装的位置分布按照时间顺序排列，判别出所述学生区域的视频中的不同课次，以及上下课时间；根据所述学生区域的视频中包含的不同课次对应的上下课时间，从所述教学区域的视频中切割出不同课次的子视频。上述方案用于解决现有技术中存在的，人工切割方案会拖慢视频上线速度，直接按照课表时间进行切割又不能兼容特殊场景的技术问题。景的技术问题。景的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
教室场景课堂切换判别方法、装置及电子设备


[0001]本公开涉及视频分割领域，具体地，涉及一种教室场景课堂切换判别方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着线下录课，线上回放的教育场景增多，课堂的智能切换显得尤为重要。尤其在线下场景较为复杂时，教师是否晚点上课，压堂等行为难以避免，每节课之间的间隔时间不一，造成了线上回放课的时间切割困难。
[0003]现有技术中，通常采用人工切割上下课时间，供线上回放，但是采用人工切割成本过高，尤其当录制的视频过多时，人工切割方案会严重拖慢视频上线速度。
[0004]另一方面，如果不采用人工切割方案，直接按照课表时间进行切割，需要强行要求教师在规定时间完成，不能兼容晚点上课、压堂等经常出现的场景。

技术实现思路

[0005]本公开的目的是提供一种教室场景课堂切换判别方法、装置及电子设备，用于解决现有技术中存在的，人工切割方案会拖慢视频上线速度，直接按照课表时间进行切割又不能兼容特殊场景的技术问题。
[0006]为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种教室场景课堂切本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种教室场景课堂切换判别方法，其特征在于，所述方法包括：获得布置在所述教室内的图像采集单元采集的同一时间段内学生区域的视频和教学区域的视频，并从所述学生区域的视频中截取不同时间点的照片；基于从所述学生区域的视频中截取的不同时间点的照片和预先设置的服装检测算法，统计所述教室内不同时间点的学生的着装分类和着装的位置分布；将所述不同时间点的学生的着装分类和着装的位置分布按照时间顺序排列，判别出所述学生区域的视频中的不同课次，以及不同课次对应的上课时间和下课时间；根据所述学生区域的视频中包含的不同课次对应的上课时间和下课时间，以及所述学生区域的视频和所述教学区域的视频之间的时间对应关系，从所述教学区域的视频中切割出不同课次的子视频。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于从所述学生区域的视频中截取的不同时间点的照片和预先设置的服装检测算法，统计所述教室内不同时间点的学生的着装分类和着装的位置分布，包括：针对从所述学生区域的视频中截取的不同时间点的照片，采用目标检测算法从所述照片中提取出每个学生对应的感兴趣区域，并记录每个所述感兴趣区域在所述照片中的位置分布；对每个所述感兴趣区域，采用所述服装检测算法，得到所述每个学生的着装分类，进而统计出所述教室内不同时间点的学生的着装分类。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服装检测算法为多标签算法；所述多标签检测算法采用卷积神经网络对输入的照片进行特征提取，并在所述卷积神经网络的不同层级输出不同等级的分类结果；其中，所述卷积神经网络的层级数量大于或等于2；所述不同等级的分类结果用于表征学生的着装款式。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括多个主干网络；所述照片经过所述多个主干网络中的第一主干网络生成第一全连接层的特征数据，利用softmax函数对所述第一全连接层的特征数据进行处理，得到相应的第一级分类结果；所述第一全连接层的特征数据经过所述多个主干网络中的第二主干网络生成第二全连接层的特征数据，通过softmax函数对所述第二全连接层的特征数据进行处理，得到相应的第二级分类结果；在所述多个主干网络的其他主干网络中，依次类推，直到所述卷积神经网络输出所有层级的分类结果。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络的损失函数为所述不同层级的损失函数之和；在计算不同层级的损失函数时，对于每个层级，分别计算所述每个层级的交...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：北京精鸿软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：