【技术实现步骤摘要】
一种学情和考勤的智能分析方法及系统
[0001]本专利技术涉及教学
，具体而言，涉及一种学情和考勤的智能分析方法及系统
。
技术介绍
[0002]随着经济的发展和科技的进步，传统的授课方式也在不断的发生改变，多媒体教学已经成为了主流教学模式，在教学过程中，根据教学目标和教学对象的特点，通过教学设计，合理选择和运用现代教学媒体，并与传统教学手段有机组合，共同参与教学全过程，以多种媒体信息作用于学生，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果
。
但是，目前的多媒体教学也存在着诸多不足之处，教务管理者难以知晓学生或老师实际到课情况，且无法及时对教学质量
、
教学安排的管控，导致教学质量下降等问题
。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种学情和考勤的智能分析方法及系统，其能够其能够可有效计算当前教室学生的出勤人数，可全面反映常态化教学质量，其所搜集的数据为教务处统筹课程安排和学生学习行为管理提供有效决策支撑
。
[0004]为...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种学情和考勤的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于
yolov5
算法检测人头数量，并实时抓拍人物图像；通过人脸检测算法截取人物图像的人脸区域，并根据人脸区域提取待识别人脸特征向量；将待识别人脸特征向量与数据库中的人员头像人脸特征向量进行特征值比对分析，获得人脸识别结果；将人脸识别结果和人头数量数据上报给统计终端
。2.
根据权利要求1所述的一种学情和考勤的智能分析方法，其特征在于，所述基于
yolov5
算法的检测人头数量的步骤包括：获取待检测图像，并确定与待检测图像对应的预设尺寸；将待检测图像和预设尺寸输入到预设的多尺寸头肩检测模型中进行检测，获得人头数量数据
。3.
根据权利要求2所述的一种学情和考勤的智能分析方法，其特征在于，所述多尺寸头肩检测模型通过获取的样本图像以及随机选取的多个训练尺寸对初始头肩检测模型进行训练获得的模型，所述初始头肩检测模型通过
yolov5
算法构建
。4.
根据权利要求1所述的一种学情和考勤的智能分析方法，其特征在于，所述人...
【专利技术属性】
技术研发人员：居安康，
申请(专利权)人：北京翰博尔信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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