【技术实现步骤摘要】
用于实训基地管理的物联网云平台
[0001]本申请涉及智能化管理
，且更为具体地，涉及一种用于实训基地管理的物联网云平台。
技术介绍
[0002]在实训基地中，为提高实训效果，需要对操作员或学员等在实训操作岗位如电子电工实训等的操作规范进行评估。
[0003]电子电工实训是一门实践基础课，是帮助学员了解一些电路原理、连接、调试、维修等，对理论付诸实践有着至关重要的作用，同时还是培养学生实际操作能力的重要途径。
[0004]目前，现有的电子电工实训实训基地在开展电子电工实训教学的过程中，由于受到实习成本的限制，交给学生实际操作的时间很短，往往只有一个课时和一次操作机会。这就导致对于学员的操作分析评价大多数都是基于结果评价，而疏于对过程评估，导致学员的操作不规范或养成不良的操作习惯。
[0005]因此，期望一种优化的用于实训基地管理的物联网云平台，其能够对于学员的操作规范进行智能地过程评价，以引导学员注重操作过程，提高学员的电子电工实训的实训效果。
技术实现思路
[0006]为了解决...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于实训基地管理的物联网云平台，其特征在于，包括：实训操作视频获取单元，用于在物联网云平台获取由摄像头采集并上传的待评估学员的实训操作视频；关键帧提取单元，用于基于差帧法从所述实训操作视频提取多个实训操作关键帧；操作特征提取单元，用于将所述多个实训操作关键帧分别通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到多个实训操作关键帧特征向量；第一操作理解单元，用于将所述多个实训操作关键帧特征向量输入双向长短期记忆神经网络模型以得到第一实训操作理解特征向量；第二操作理解单元，用于将所述多个实训操作关键帧特征向量排列为一维特征向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到第二多尺度实训操作理解特征向量；融合单元，用于融合所述第一实训操作理解特征向量和所述第二多尺度实训操作理解特征向量以得到分类特征向量；以及操作视频评估结果生成单元，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待评估学员的实训操作过程是否符合预定规范要求。2.根据权利要求1所述的用于实训基地管理的物联网云平台，其特征在于，所述关键帧提取单元，包括：第一关键帧设定子单元，用于设定所述实训操作视频中的初始图像帧为第一实训操作关键帧；像素差值计算子单元，用于计算所述实训操作监控视频中沿时间维度的其他图像帧与所述第一实训操作关键帧之间的按位置像素差值以得到差分图像帧；统计特征值计算子单元，用于计算所述差分图像帧中所有位置的像素差值的统计特征值；以及关键帧确定子单元，用于基于所述统计特征值与预定阈值之间的比较，确定所述差分图像帧对应的其他图像帧是否为实训操作关键帧以得到所述多个实训操作关键帧。3.根据权利要求2所述的用于实训基地管理的物联网云平台，其特征在于，所述操作特征提取单元，用于：使用所述作为过滤器的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：对所述输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于特征矩阵的均值池化处理以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述作为过滤器的卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述多个实训操作关键帧特征向量，所述作为过滤器的卷积神经网络模型的第一层的输入为所述多个实训操作关键帧。4.根据权利要求3所述的用于实训基地管理的物联网云平台，其特征在于，所述第二操作理解单元，包括：第一尺度实训操作理解特征提取子单元，用于将所述一维特征向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度实训操作理解特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核;第二尺度实训操作理解特征提取子单元，用于将所述一维特征向量输入所述多尺度邻
域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度实训操作理解特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及多尺度融合子单元，用于将所述第一尺度实训操作理解特征向量和所述第二尺度实训操作理解特征向量进行级联以得到所述第二多尺度实训操作理解特征向量。5.根据权利要求4所述的用于实训基地管理的物联网云平台，其特征在于，所述第一尺度实训操作理解特征提取子单元，进一步用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到所述第一尺度实训操作理解特征向量；其中，所述公式为：其中，a为第一卷积核在x方向上的宽度、为第一卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一卷积核的尺寸，X表示所述一维特征向量。...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐辉，刘江利，韦振汉，郑钦驰，廖植泓，黄红梁，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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