一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法技术

本发明专利技术涉及专注度识别技术领域，且公开了一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法，包括以下步骤：S1、在教室多方位安装摄像头，用于采集教室中学生上课视频数据；S2、对采集的视频数据进行预处理，将采集视频数据保存为图片；S3、通过labeling对人脸数据进行boxes标注；S4、搭建yolov5模型，训练头部检测模型。通过使用模型剪枝量化技术，使模型更轻量，在高分辨率的视频数据可以达到实时效果，从而实时关注学生的专注度。使用3D头部姿态估计技术可以实现任意角度的姿态估计，以适应不同的场景，在训练中使用了单独标注的学生数据，模型精度更高。根据教室高密度场景设计了非常轻量的slimpe

【技术实现步骤摘要】
一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法


[0001]本专利技术涉及专注度识别
，具体为一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法。

技术介绍

[0002]人工智能技术进入校园，带来的重要变化之一是：用数据丈量课堂，课堂关注度在衡量课堂质量、优化教学设计方面的价值受到教育工作者的认可，课堂上学生的专注力如此重要，传统课堂缺少工具帮助老师了解学生是否进入学习状态。在这种情况下，课堂专注度应用而生，以时间反应了课堂上学生专注力变化的趋势，以及在哪个时间专注度最高，哪个时间度最低。学生是否集中注意力，会透过他们的头部行为体现出来。例如，老师在讲课时，学生抬头听讲被看作是注意的集中表现，所以，判断学生在课堂上头部姿态是计算课堂专注度的重要依据。
[0003]目前基于计算机视觉的方法是通过人脸关键点去估计头部姿态，由于在教室场景中人脸小/遮挡/光照/等因素影响，很难检测出人脸关键点，而在3D空间中，表示物体的旋转可以由三个欧拉角来表示：分别计算pitch(围绕X轴旋转),yaw(围绕y轴旋转)和roll(围绕Z轴旋转)，如图1，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在教室多方位安装摄像头，用于采集教室中学生上课视频数据；S2、对采集的视频数据进行预处理，将采集视频数据保存为图片；S3、通过labeling对人脸数据进行boxes标注；S4、搭建yolov5模型，训练头部检测模型；S5、对保存的模型yolov5进行剪枝，量化，并保存模型；S6、构建卷积神经网络simple
‑
net；S7、下载数据300W
‑
LP对模型进行初始训练，对采集的数据进行头部姿态估计，并保存标签，建立人工矫正标签，重新训练模型，得到头部姿态估计模型并保存。2.根据权利要求1所述的一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法，其特征在于：所述采集视频数据对应实时人脸图像，图像处理包括：确定实时对应的人脸图像视频；视频采集时间与人脸图像视频时间同步；依据预设的截取频率及时间间隔，对采集的实时人脸图像视频进行跟踪截取，提取人脸图像视频中人脸图像。3.根据权利要求2所述的一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法，其特征在于：提取每幅人脸图像的特征点，并对提取的所述特征点进行处理，通过labeling对人脸数据进行boxes标注。4.根据权利要求3所述的一种基于3D头部姿态估计的青少年专注度评价方法，其特征在于：所述通过l...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文华，刘冰，徐超立，
申请(专利权)人：浙江柔灵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：