一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法技术

本发明专利技术涉及一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法，包括以下步骤：通过身份验证，登录网络学习系统，同时打开监测系统，对学习者的相关信息进行监测，采集学习视频数据和脑电波数据，获取监测场景实时图像数据，对每一帧图像数据进行特征矩形框检测，形成预期特征矩形框集合，针对该集合进行运动判断；对步骤一种所述学习视频数据和所述脑电波数据进行预处理；根据预处理后的学习视频数据进行人眼视线估计，得到人眼视线定位信息；根据预处理后的脑电波数据提取脑电特征。本发明专利技术涉及的方法整体学习过程无需在成年人的陪同下，完成学习平台中的内容，且可以自行创作，将自己的涂鸦等生成动态图画，进行播放，增加整个学习过程的乐趣。趣。趣。

【技术实现步骤摘要】
一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法


[0001]本专利技术涉及网络学习监测
，具体为一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法。

技术介绍

[0002]现在电脑已经成为学习生活必备的工作，走进了家家户户，电脑可以帮助我们学习知识，也可以诱导我们沉迷游戏。网络教学已经成为课堂教学外的另一种学习方式，学生可以通过网络自主学习，但是没有家长监督，很容易产生惰性，利用学习时间玩游戏，现有的网络教学注意力识别主要基于学习者的视频数据分析其头部姿态等，判断学习者是否注视学习屏幕，并进一步判断学习者是否专注于网络学习内容，但这些方法难以准确识别学习者是否盯着屏幕但实际已走神的情况，此外，对于学龄前的儿童，其没有自我约束能力，因此面向该年龄段的的网络教学平台比较少，部分面对低龄化的教学平台，是仅仅是在成年人的陪同下共同学习的，绝大多数操作都是成年人代劳，自己动手学习的机会较少，导致学习兴趣不高，亟待改进。
[0003]在进行视频图像采集过程中，对于特殊环境需要进行特殊图像信息采集，现有技术中获取目标图像数据需要进行神经网络学校训练特定的图像数据，从而能够本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：通过身份验证，登录网络学习系统，同时打开监测系统，对学习者的相关信息进行监测，采集学习视频数据和脑电波数据，获取监测场景实时图像数据，对每一帧图像数据进行特征矩形框检测，形成预期特征矩形框集合，针对该集合进行运动判断；步骤二：对步骤一种所述学习视频数据和所述脑电波数据进行预处理；根据预处理后的学习视频数据进行人眼视线估计，得到人眼视线定位信息；根据预处理后的脑电波数据提取脑电特征；步骤三：在步骤二的基础上，将运动的特征矩形框进行训练，形成不同属性的特征矩形框内容，根据时间采样序列形成初步判断结果估计值；步骤四：将所述人眼视线定位信息和所述脑电特征输入时序预测模型，进行学习注意力监测；步骤五：在步骤四的基础上，对学习者中途休息的睡眠情况进行监测，获取睡眠监测数据，其中，睡眠监测数据为PSG数据；步骤六：构建深度学习网络模型，深度学习网络模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、特征融合模块和后处理模块；步骤七：初步判断结果形成的估计值进行更新匹配度计算，通过分析相应的基准判断参数，从而提取出对应的图像分析结果。2.根据权利要求1所述的一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法，其特征在于：所述步骤一中还包括低龄化儿童学习监测辅助系统，对低龄化儿童的互动、动态学习以及静态学习进行监测，获取相关数据，同时，将各项数据与预设数值进行对比。3.根据权利要求1所述的一种沉浸式网络学习迷航行为监测方法，其特征在于：所述步骤一种针对每一帧图像数据中提取特征矩形框；根据特征矩形框中目标图像特征的匹配度；获得的目标图像特征对应的属性，确定所述特征矩形框的识别结果。4.根据权利要求3所述的一种沉浸式网络学习迷航行为监测...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔祥瑞，李明，郑自园，张雪，马瑞，
申请(专利权)人：重庆师范大学，
类型：发明
国别省市：