一种专注力评价和预警方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种专注力评价和预警方法、系统、电子设备及介质。该方法包括：获取目标对象的线上教学实时视频图像；基于所述视频图像，采用训练好的目标检测模型以及图像分割模型，得到目标区域图像；采用OpenCV轮廓面积函数计算所述目标区域图像的面积；基于所述目标区域的面积以及预先获取到的专注度面积，确定状态信息反馈分数；获取目标对象线上教学的互动反馈分数；基于所述状态信息反馈分数和所述互动反馈分数，确定专注力集中程度；基于所述专注力集中程度对所述目标对象进行预警。本发明专利技术能够实现线上课程学生专注力评价和预警，从而线上完成教学质量评估工作。而线上完成教学质量评估工作。而线上完成教学质量评估工作。

【技术实现步骤摘要】
一种专注力评价和预警方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及教育教学管理和人工智能
，特别涉及一种专注力评价和预警方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]传统的线下教学老师可以通过观察学生听课状态获取注意力集中程度并完成教学质量评估。线上课程通常由于老师无法及时全面的获取所有学生的状态信息，因此无法通过学生专注力评价来完成教学质量评估。同时也没法对注意力不集中的同学进行提醒，导致线上课程教学效果达不到预期要求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种专注力评价和预警方法、系统、电子设备及介质，用以实现线上课程学生专注力评价和预警，从而线上完成教学质量评估工作。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]一种专注力评价和预警方法，包括：
[0006]获取目标对象的线上教学实时视频图像；
[0007]基于所述视频图像，采用训练好的目标检测模型以及图像分割模型，得到目标区域图像；所述目标区域图像包括：人脸区域图像、眼睛区域图像以及嘴本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种专注力评价和预警方法，其特征在于，包括：获取目标对象的线上教学实时视频图像；基于所述视频图像，采用训练好的目标检测模型以及图像分割模型，得到目标区域图像；所述目标区域图像包括：人脸区域图像、眼睛区域图像以及嘴巴区域图像；采用OpenCV轮廓面积函数计算所述目标区域图像的面积；所述目标区域图像的面积包括：人脸区域面积、眼睛区域面积和嘴巴区域面积；基于所述目标区域的面积以及预先获取到的专注度面积，确定状态信息反馈分数；所述专注度面积包括专注状态下的人脸区域面积、眼睛区域面积以及嘴巴区域面积；获取目标对象线上教学的互动反馈分数；基于所述状态信息反馈分数和所述互动反馈分数，确定专注力集中程度；基于所述专注力集中程度对所述目标对象进行预警。2.根据权利要求1所述的专注力评价和预警方法，其特征在于，还包括：对所述目标区域图像进行高斯滤波处理。3.根据权利要求1所述的专注力评价和预警方法，其特征在于，基于所述视频图像，采用训练好的目标检测模型以及图像分割模型，得到目标区域图像，具体包括：将所述视频图像输入至训练好的目标检测模型中，检测得到所述视频图像中的目标矩形框；所述目标矩形框包括：人脸矩形框、眼睛矩形框以及嘴巴矩形框；将所述目标矩形框输入至训练好的图像分割模型中，得到目标区域图像。4.根据权利要求1所述的专注力评价和预警方法，其特征在于，所述目标检测模型包括依此连接的主干网络、颈部网络、卷积注意力网络及头部网络。5.根据权利要求4所述的专注力评价和预警方法，其特征在于，基于所述目标区域的面积以及预先获取到的专注度面积，确定状态信息反馈分数，具体包括：根据所述人脸区域面积与专注状态下的人脸区域面积的比值确定第...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，荆鹏霏，赵晗，柳琳，翟阳，
申请(专利权)人：西安音乐学院，
类型：发明
国别省市：