注意力检测方法与系统技术方案

本申请涉及注意力检测方法与系统，其方法包括：接收并读取来自受教方的视频数据；对视频数据进行实时真假分析，获取分析结果；若分析结果为真时，基于视频数据进行注意力检测，获取检测结果；基于检测结果进行相应提示。本申请对视频数据进行分析，判断视频数据的真假，当视频数据为真后对视频数据中的受教方进行注意力检测，降低在线教育时受教方的注意力转移导致学习效率较差的问题。转移导致学习效率较差的问题。转移导致学习效率较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
注意力检测方法与系统


[0001]本申请涉及图像识别领域，尤其是涉及注意力检测方法与系统。

技术介绍

[0002]在线教育又叫远程教育与在线学习，指的是基于网络的在线学习行为，是通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法，通过在线教育使教师与学员在不产生直接接触的情况下开展教学活动，在线教育由于其未产生直接的接触性与不受教育场地限制受到广大的使用。
[0003]同时在线教育又分在线视频学习与实时在线教育。在线视频学习为通过在线观看录制完成的教育视频进行学习，未产生人与人之间的沟通。而实时在线教育则是施教方与受教方同时在线进行视频连线，达到在线进行学习的目的，施教方与受教方能实时进行沟通。
[0004]当进行实时在线教育时，由于不受场地限制，施教方对受教方的监管限制较大，受教方的注意力较易发生转移，当受教方的注意力发生转移时，受教方进行在线教育的学习效率较差。

技术实现思路

[0005]为了降低在线教育时受教方的注意力转移导致学习效率较差的问题，本申请提供注意力检测方法与系统。
[0006]本申请提供的注意力检测方法与系统采用如下的技术方案：注意力检测方法与系统，包括：接收并读取来自受教方的视频数据；对所述视频数据进行实时真假分析，获取分析结果；若分析结果为真时，基于所述视频数据进行注意力检测，获取检测结果；基于所述检测结果进行相应提示。
[0007]通过采用上述技术方案，当进行在线教育时，接收并读取受教方摄像装置采集到的视频数据，使对视频数据进行实时采集实时读取，对视频数据进行实时真假分析，从而分析出来自受教方的视频数据的真假，尽量避免受教方采用预先录制好的假视频数据来完成教育任务，当分析结果为真时，基于视频数据进行注意力检测，获取检测结果，使对受教方进行注意力检测，尽量避免受教方进行在线教育时注意力发生转移的情况发生，降低在线教育时受教方的注意力转移导致学习效率较差的问题。
[0008]可选的，所述对所述视频数据进行实时真假分析，获取分析结果包括：在所述视频数据传输时，加载摄像识别码；对所述视频数据进行分析，判断是否能周期性识别到所述摄像识别码；若判断结果为否，则所述视频数据不为在所述受教方实时采集到的所述视频数据，分析结果为假；
若判断为是，则所述视频数据为在所述受教方实时采集到的所述视频数据，分析结果为真。
[0009]通过采用上述技术方案，使在实时传输的视频数据上加载摄像识别码，当进行视频传输时，通过对摄像识别码的识别来判断视频数据是否为真，从而能识别出视频数据真实情况。
[0010]可选的，所述注意力检测包括对伪装物进行检测，所述伪装物包括所述含有所述受教方的静态图片，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：基于视频数据判断所述受教方是否处于静止状态；若处于静止状态，则对所述受教方注意力检测不合格，所述受教方处于所述静态图片的伪装状态；若不处于静止状态，则在本次检测中所述受教方未通过所述静态图片进行伪装。
[0011]通过采用上述技术方案，使能对受教方进行伪装物检测，判断受教方是否有通过伪装物伪装自身的学习过程，降低受教方通过静态图片伪装学习的概率。
[0012]可选的，所述伪装物还包括含有所述受教方的动态影像，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：基于所述视频数据对所述受教方进行注意力检测，判断所述视频数据是否为其他显示终端显示出的所述动态影像；若所述视频数据为其他所述显示终端显示出的所述动态影像，则所述受教方处于所述动态影像的伪装状态，所述注意力检测不合格；若所述视频数据不为其他所述显示终端显示出的所述动态影像，则在本次检测中，所述视频数据不为所述显示终端显示出的所述动态影像。
[0013]通过采用上述技术方案，降低受教方通过动态影像伪装学习的概率。
[0014]可选的，所述注意力检测还包括对所述受教方的面部表情检测，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：；对所述受教方的面部进行识别，基于面部识别结果进行注意力检测；当所述面部识别结果为所述受教方处于注意力转移状态，所述注意力转移状态包括瞌睡、走神等注意力不集中的状态，则所述检测结果为注意力不合格；当所述面部识别结果为所述受教方处于注意力集中状态，则检测结果为注意力合格。
[0015]通过采用上述技术方案，使对受教方进行面部识别，从面部识别的结果来进行注意力检测。
[0016]可选的，所述注意力转移检测还包括对所述受教方的肢体动作检测，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：对所述受教方的肢体动作进行识别，基于肢体动作识别结果进行注意力检测；当所述肢体动作识别结果为所述受教方处于学习状态，则对所述受教方的所述注意力转移检测结果为合格；当所述肢体动作识别结果为所述受教方处于闲散状态，则对所述受教方的所述注意力转移检测结果为不合格。
[0017]通过采用上述技术方案，使从受教方的肢体动作来对受教方进行检测。
[0018]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.对受教方进行注意力检测，尽量避免受教方进行在线教育时注意力发生转移的情况发生，降低在线教育时受教方的注意力转移导致学习效率较差的问题；2.当进行注意力检测前对视频数据的真假进行检测，识别出视频数据的真假情况；3.当进行注意力检测时分别对伪装物、面部表情与动作进行检测，使对注意力检测更加全面。
附图说明
[0019]图1是本申请其中一实施例注意力检测方法的流程框图；图2是本申请其中一实施例注意力检测方法中步骤S120的流程框图；图3是本申请其中一实施例注意力检测方法中步骤S130的实施例一的流程框图；图4是本申请其中一实施例注意力检测方法中步骤S130的实施例二的流程框图；图5是本申请其中一实施例注意力检测方法中步骤S130的实施例三的流程框图；图6是本申请其中一实施例注意力检测方法中步骤S130的实施例四的流程框图；图7是本申请其中一实施例注意力检测系统的结构框图。
[0020]附图标记：1、采集模块；2、真假分析模块；3、注意力检测模块；4、提示模块。
具体实施方式
[0021]以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
[0022]在线教育是基于互联网技术来进行自主学习过程，同时在线教育又分为两种，一种是在线上自主学习录制完成的学习视频，没有施教方与受教方之间的交流与沟通，一种是以线上辅导的方式来进行学习，以施教方与受教方之间的沟通的方式来学习对应的知识。当施教方与受教方因为地域等原因不能在线下进行实时受教时，可通过互联网技术进行在线授课，完成知识与对应课程的传授。在进行施教方与受教方之间的在线教育时，由于缺少面对面直接交流的机会，受教方常会在学习过程中发生注意力偏移的现象，导致学习效率较低。
[0023]为了解决上述问题，本申请实施例公开一种注意力检测方法与系统，参照图1，注意力检测方法包括如下步骤：S110、接收并读取来自受教方的视频数据。
[0024]其中，由于在线教育是通过互联网络连接，在本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.注意力检测方法，其特征在于，包括：接收并读取来自受教方的视频数据；对所述视频数据进行实时真假分析，获取分析结果；若分析结果为真时，基于所述视频数据进行注意力检测，获取检测结果；基于所述检测结果进行相应提示。2.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于，所述对所述视频数据进行实时真假分析，获取分析结果包括：在所述视频数据传输时，加载摄像识别码；对所述视频数据进行分析，判断是否能周期性识别到所述摄像识别码；若判断结果为否，则所述视频数据不为在所述受教方实时采集到的所述视频数据，分析结果为假；若判断为是，则所述视频数据为在所述受教方实时采集到的所述视频数据，分析结果为真。3.根据权利要求1所述的注意力检测方法与系统，其特征在于，所述注意力检测包括对伪装物进行检测，所述伪装物包括含有所述受教方的静态图片，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：基于视频数据判断所述受教方是否处于静止状态；若处于静止状态，则对所述受教方注意力检测不合格，所述受教方处于所述静态图片的伪装状态；若不处于静止状态，则在本次检测中所述受教方未通过所述静态图片进行伪装。4.根据权利要求3所述的注意力检测方法与系统，其特征在于，所述伪装物还包括含有所述受教方的动态影像，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：基于所述视频数据对所述受教方进行注意力检测，判断所述视频数据是否为其他显示终端显示出的所述动态影像；若所述视频数据为其他所述显示终端显示出的所述动态影像，则所述受教方处于所述动态影像的伪装状态，所述注意力检测不合格；若所述视频数据不为其他所述显示终端显示出的所述动态影像，则在本次检测中，所述视频数据不为所述显示终端显示出的所述动态影像。5.根据权利要求1所述的注意力检测方法与系统，其特征在于，所述注意力检测还包括对所述受教方的面部表情检测，所述基于所述视频数据进行注意力检测包括：；对所述受教方的面部进行识别，基于面部识别结果进行注意力检测；当所述面部识别结果为所述受教方处于注意力转移状态，所述注意力转移状态包括瞌睡、走神等注意力不集中的状态，则所述检测结果为注意力不合格；当所述面部识别结果为所述受教方处于注意力集中状态，则检测结果为注意力合格。6.根据权利要求5所述的注意力检...

【专利技术属性】
技术研发人员：田笔挥，杨闯，倪祥福，
申请(专利权)人：深圳市智联九九通讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：