【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于教室智能管理领域，特别涉及基于人工智能的多场景智慧教室监察系统。
技术介绍
1、目前，在当今的教育环境中，教室管理和监察是一个重要的环节，它直接影响到教学质量和学生的学习效果。传统的教室监察方式主要依赖于人工进行，这种方式不仅工作量大，效率低，而且容易出现疏漏，无法做到全面、准确的监察。随着科技的发展，人工智能技术的应用为教室监察带来了新的可能。
2、人工智能是一种模拟和扩展人的智能的技术，它可以通过学习和理解环境，做出符合预设目标的决策和行动。在教室监察中，人工智能可以通过分析教室中的各种数据，如学生的出勤情况、行为表现、学习效果等，实现对教室的智能监察。
3、然而，现有的基于人工智能的教室监察系统大多只能应用于特定的场景，如只能监察学生的出勤情况，或者只能监察学生的行为表现，无法满足多场景的监察需求。此外，现有的系统大多只能提供静态的监察结果，无法实现动态的、实时的监察。
4、因此，开发一种基于人工智能的多场景智慧教室监察系统是非常必要的。这种系统应该能够适应各种教室场景，如常规课堂...
【技术保护点】
1.基于人工智能的多场景智慧教室监察系统，其特征在于，包括教室模型搭建单元、考勤签到单元、语音播报单元、监察单元和中央控制器，所述教室模型搭建单元在待搭建房间内进行空间扫描，通过将空间扫描数据进行空间模型搭建，在空间模型的任意侧边上构建阵列点，阵列点之间的间隔距离为固定值，通过设定比例间距将考勤签到单元和语音播报单元的布设位置在空间模型中进行确定，考勤签到单元在预设位置进行布设后，通过使用Motion开源库读取并且传输摄像头捕获的视频信息，使得本地摄像头能够在同一局域网内访问，将获取到的数据传输到服务器端通过FaceNet进行人脸关键点定位，提取人脸区域的特征向量，利...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的多场景智慧教室监察系统，其特征在于，包括教室模型搭建单元、考勤签到单元、语音播报单元、监察单元和中央控制器，所述教室模型搭建单元在待搭建房间内进行空间扫描，通过将空间扫描数据进行空间模型搭建，在空间模型的任意侧边上构建阵列点，阵列点之间的间隔距离为固定值，通过设定比例间距将考勤签到单元和语音播报单元的布设位置在空间模型中进行确定，考勤签到单元在预设位置进行布设后，通过使用motion开源库读取并且传输摄像头捕获的视频信息，使得本地摄像头能够在同一局域网内访问，将获取到的数据传输到服务器端通过facenet进行人脸关键点定位，提取人脸区域的特征向量，利用训练好的人脸识别模型通过对比人脸数据库的信息进行人脸识别，得到识别出的身份信息，通过识别信息比对进行考勤签到；所述语音播报单元与中央控制器进行数据交互，通过接收中央控制器的控制指令，将控制信息进行语音播报，所述监察单元内置有人数监测模块和作弊行为监测模块，通过两个模块分别对教室内的人数和作弊行为进行监控判定，并将判定结果反馈至中央控制器内；所述中央控制器分别与考勤签到单元、语音播报单元和监察单元连接，用户通过在向中央控制器输入指令，通过mqtt协议发送相应指令至mqtt服务器，接收mqtt服务器反馈指令，并通过串口传输给考勤签到单元、语音播报单元和监察单元。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的多场景智慧教室监察系统，其特征在于：所述人数监测模块预先从网络上下载好训练用的coco数据集并拍摄200张教室图片作为训练的数据集，使用labelme进行数据集标注并且训练，通过不断改进标注的方法提高识别精度，通过在教室内搭载tp-link高清摄像头对教室内画面进行实时捕捉，将视频流传输给中央处理器，并通过中央处理器反馈至mqtt服务器中。
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