CN111444877B - 一种基于视频照片的教室人数识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信息技术领域和教育技术领域,具体涉及一种基于视频照片的教室人数识别方法,采用如下步骤:步骤一:学校排课数据采集,形成各类信息数据;步骤二:根据步骤一中的数据关联,建立关联关系为:学院‑专业‑班级,教师‑课程;步骤三:根据课室监控摄像头配置信息,通过工厂模式调用摄像头SDK,进行课室视频流对接和照片拍摄,采用各学生的图片信息,形成图片样本数据源;它采用提取多个特征,训练生成多种不同的检测器,可以分别针对人体不同的特征进行识别检测,提高对识别目标的表达能力,然后通过将不同检测器的检测结果进行去重,实现不同检测器检测结果的融合,从而提高了人体识别的精度,提高人数清点的精度。
Description
【技术领域】
本发明涉及信息技术领域和教育技术技术领域,具体涉及一种基于视频照片的教室人数识别方法。
【背景技术】
随着科学技术发展,当下时代已是互联网+时代,是一个大数据时代,是一个人工智能时代。针对于人工智能而言,人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用***的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家***等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。而大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能以及大数据的使用,使得计算机的智能化程度越来高。利用神经网络来提供机器学习能,使得计算机的人工智能得到长足的进步。当下的机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。而人工神经网络也简称为神经网络或称作连接模型,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠***的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。神经网络是机器学习的一种方式,神经网络的出现,加速了图像识别应用推向市场的速度,使之前很多只能在实验室的算法模型走向商业化。例如当下的大学课堂是一个开发式的课堂,如何管理好的课堂,对课堂中的大学生进行考勤,是课堂教学的开端,也是防止逃课等现象发生的有效措施。因此如何利用上述的人工智能,实现对大学生的考勤;
现阶段的人脸识别技术,例如申请号:201910116064.0,专利名称为:一种教室人数清点方法及其***、装置、存储介质;其存在准确率不高,平均检测率=0.6485,平均正确率=0.9037,平均检测准确率=0.5829,达不到实际使用的要求;以及技术完整性不够。
【发明内容】
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足,提供一种基于视频照片的教室人数识别方法。
本发明所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,采用如下步骤:
步骤一:学校排课数据采集,形成各类信息数据;
步骤二:根据步骤一中的数据关联,建立关联关系为:学院-专业-班级,教师-课程;
步骤三:根据课室监控摄像头配置信息,通过工厂模式调用摄像头SDK,进行课室视频流对接和照片拍摄,采用各学生的图片信息,形成图片样本数据源;
步骤四:加载预训练好的人数识别模型,采用目标检测算法Faster R-CNN 进行人头检测;
(1)目标区池化:收集输入的特征图和候选的目标区域,综合这些信息后提取目标区域的特征图,送入后续全连接层判定目标类别;
(2)目标分类:利用目标区域特征图计算目标区域的类别,同时再次边界框回归获得检测框最终的精确位置;
步骤五:进行人数识别,采用如下步骤:
(1)加载目标检测模型后,输入接收的课室图片;
(2)利用步骤四中的人数识别模型,对人员检测,模型会返回检测目标的类型、位置和置信值;
步骤六:***对识别后图片进行处理,把识别出人员的区间人员图像,替换为背景图片;然后调整置信值,再进行二次识别;
步骤七:对模型中的置信值,设置优化区间为[0.6,0.82];***自动截取这个区间的识别图片,放入待训练图片数据集;
步骤八:***通过参数配置,判断是否需要人工审核,如果配置需要人工审核,则待训练集图片经过审核后进入训练集,如果配置不需要,则自动进入训练集;
步骤九:所有的识别过程都记录识别图片,可以人工复审,对异常数据继续处理,并进行人工标识后进入训练集;
步骤十:设定周期时间,***在原有的训练集中加入新的数据集,进行模型训练,优化算法模型;
步骤十一:数据分析统计:把人数识别的出勤人数跟课表对接,对明细数据进行统计分析,按课程、专业、老师及院系等输出考勤统计报表;设置到课率阈值,根据阈值进行到课率预警信息推送。
进一步地,步骤一中的学校排课数据包括学院信息数据、专业信息数据、班级信息数据、课程信息数据、教师信息数据、选课信息数据
进一步地,步骤三中的摄像头采用包含海康、宇视、大华在内的主流厂家的摄像头。
进一步地,步骤四中,采用目标检测算法Faster R-CNN进行人头检测,采用如下步骤:
(1)特征提取:Faster R-CNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling 层提取候选图像的特征图;该特征图被共享用于后续RPN层和全连接层;
(2)区域候选网络:RPN网络用于生成区域候选图像块;该层通过逻辑回归模型softmax判断锚点属于前景或者背景,再利用边界框回归修正anchors 获得精确的原型;
其中,窗口用(x,y,w,h)表示,假设一张图,A表示检测框,GT表示目标框,寻找一种关系,使得输入原始的anchor A经过映射得到一个跟真实窗口G 更接近的回归窗口G’,即:给定
A=(Ax,Ay,Aw,Ah)和GT=[Gx,Gy,Gw,Gh]
寻找一种变换,使得
F(Ax,Ay,Aw,Ah)=(G′x,G′y,G′w,G′h),
其中,(G′x,G′y,G′w,G′h)≈(Gx,Gy,Gw,Gh);
上式采用如下步骤:
对于需要学习的是dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)这四个变换;
当A和GT相差比较小时,可以近似为线性回归模型,即输入特征向量X,学习参数W,使得Y=WX,目标函数就可以变为:
根据上面公式,就可以代入梯度下降方法,训练得到合适的W,使得检测目标尽量靠近真实目标。
进一步地,步骤五中的置信值为0.82。
进一步地,步骤六中的置信值为0.75。
本发明有益效果为:本发明所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,它采用提取多个特征,训练生成多种不同的检测器,可以分别针对人体不同的特征进行识别检测,提高对识别目标的表达能力,然后通过将不同检测器的检测结果进行去重,实现不同检测器检测结果的融合,从而提高了人体识别的精度,提高人数清点的精度。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,但并不构成对本发明的不当限定,在附图中:
图1是本发明的***功能架构示意图;
图2是本发明的拓扑流程示意图;
图3是本发明中的教室人数清点效果图一;
图4是本发明中的教室人数清点效果图二;
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明,其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
如图1-图4所示,本具体实施方式所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,采用如下步骤:
一、数据的采集和处理阶段:
步骤一:学校排课数据采集,形成各类信息数据;
步骤二:根据步骤一中的数据关联,建立关联关系为:学院-专业-班级,教师-课程;
步骤三:根据课室监控摄像头配置信息,通过工厂模式调用摄像头SDK,进行课室视频流对接和照片拍摄,采用各学生的图片信息,形成图片样本数据源;
二、人数识别阶段及算法训练优化阶段:
步骤四:加载预训练好的人数识别模型,采用目标检测算法Faster R-CNN 进行人头检测,采用如下步骤:
(1)特征提取:Faster R-CNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取候选图像的特征图;该特征图被共享用于后续RPN(Region Proposal Network)层和全连接(fully connection)层;
本设计中,目标检测算法Faster R-CNN的全拼为Regions with CNN。传统的Haar特征+Adaboost+Cascade的目标检测方法,用的是弱分类器,导致准确率的提高非常困难,算法鲁棒性也不太理想。
基于CNN的目标检测,通过R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN持续的优化,目前Faster R-CNN目标检测的流程越来越精简,速度也越来越快,效率和精度都达到了实际使用要求。
本专利利用Faster R-CNN进行教室人数清点,相比传统模式,较大的提高了准确率和性能。
(2)区域候选网络:RPN网络用于生成区域候选图像块;该层通过逻辑回归模型(softmax)判断锚点(anchors)属于前景(foreground)或者背景 (background),再利用边界框回归(bounding box regression)修正anchors获得精确的原型(proposals);
其中,窗口用(x,y,w,h)表示,假设一张图,A表示检测框,GT表示目标框,寻找一种关系,使得输入原始的anchor A经过映射得到一个跟真实窗口G 更接近的回归窗口G’,即:给定
A=(Ax,Ay,Aw,Ah)和GT=[Gx,Gy,Gw,Gh]
寻找一种变换,使得
F(Ax,Ay,Aw,Ah)=(G′x,G′y,G′w,G′h),
其中,(G′x,G′y,G′w,G′h)≈(Gx,Gy,Gw,Gh);
上式采用如下步骤:
对于需要学习的是dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)这四个变换;
当A和GT相差比较小时,可以近似为线性回归模型,即输入特征向量X,学习参数W,使得Y=WX,目标函数就可以变为:
根据上面公式,就可以代入梯度下降方法,训练得到合适的W,使得检测目标尽量靠近真实目标;
(3)目标区池化(Roi Pooling):收集输入的特征图和候选的目标区域,综合这些信息后提取目标区域的特征图,送入后续全连接层判定目标类别;
(4)目标分类(Classification):利用目标区域特征图计算目标区域的类别,同时再次边界框回归获得检测框最终的精确位置;
步骤五:进行人数识别,采用如下步骤:
(1)加载目标检测模型后,输入接收的课室图片;
(2)利用步骤四中的人数识别模型,对人员检测,模型会返回检测目标的类型、位置和置信值;根据课室情况,设置置信值为0.82;本发明的置信值设置为0.82,在大部分课室测试首次识别效果准确率可以到达85%-90%左右,并且可以持续优化,进一步提升准确率;
步骤六:***对识别后图片进行处理,采用如下步骤:
(1)把识别出人员的区间人员图像,替换为背景图片;
(2)然后再进行二次识别,设置置信值为0.75;本专利置信值设置为0.75,在大部分课室测试结果,二次识别后,准确率可以达到95%左右;
步骤七:对模型中的置信值,设置优化区间为[0.6,0.82];***自动截取这个区间的识别图片,放入待训练图片数据集;
步骤八:***通过参数配置,判断是否需要人工审核,如果配置需要人工审核,则待训练集图片经过审核后进入训练集,如果配置不需要,则自动进入训练集;
步骤九:所有的识别过程都记录识别图片,可以人工复审,对异常数据继续处理,并进行人工标识后进入训练集;
步骤十:设定周期时间(***可设计置为一周或一个月),***在原有的训练集中加入新的数据集,进行模型训练,优化算法模型;
三、数据分析统计阶段:
步骤十一:数据分析统计:把人数识别的出勤人数跟课表对接,对明细数据进行统计分析,按课程、专业、老师及院系等输出考勤统计报表;设置到课率阈值,根据阈值进行到课率预警信息推送。
进一步地,步骤一中的学校排课数据包括学院信息数据、专业信息数据、班级信息数据、课程信息数据、教师信息数据、选课信息数据
进一步地,步骤三中的摄像头采用包含海康、宇视、大华在内的主流厂家的摄像头。
本发明有益效果为:本发明所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,利用教室现有的视频监控环境,截取出监控的图片,进行人数识别,并对图片进行识别后二次处理,去除成功识别的人员后,对图像进行背景图片回填后进行二次识别,提高了识别率。设别结果和课表数据进行比对,统计出到课率,进行教学分析,或推送给教务人员,进行课情监控和到课率预警。本发明还会对采集的数据进行持续性训练,持续提升神经网络训练的准确率。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式,故凡依本发明专利申请范围所述特征及原理所做的等效变化或修饰,均包括于本发明专利申请范围内。
Claims (5)
1.一种基于视频照片的教室人数识别方法,采用如下步骤:
步骤一:学校排课数据采集,形成各类信息数据;
步骤二:根据步骤一中的数据关联,建立关联关系为:学院-专业-班级,教师-课程;
步骤三:根据课室监控摄像头配置信息,通过工厂模式调用摄像头SDK,进行课室视频流对接和照片拍摄,采用各学生的图片信息,形成图片样本数据源;
步骤四:加载预训练好的人数识别模型,采用目标检测算法Faster R-CNN进行人头检测;
(1)目标区池化:收集输入的特征图和候选的目标区域,综合这些信息后提取目标区域的特征图,送入后续全连接层判定目标类别;
(2)目标分类:利用目标区域特征图计算目标区域的类别,同时再次边界框回归获得检测框最终的精确位置;
步骤五:进行人数识别,采用如下步骤:
(1)加载目标检测模型后,输入接收的课室图片;
(2)利用步骤四中的人数识别模型,对人员检测,模型会返回检测目标的类型、位置和置信值;
步骤六:***对识别后图片进行处理,把识别出人员的区间人员图像,替换为背景图片;然后调整置信值,再进行二次识别;
步骤七:对模型中的置信值,设置优化区间为[0.6,0.82];***自动截取这个区间的识别图片,放入待训练图片数据集;
步骤八:***通过参数配置,判断是否需要人工审核,如果配置需要人工审核,则待训练集图片经过审核后进入训练集,如果配置不需要,则自动进入训练集;
步骤九:所有的识别过程都记录识别图片,可以人工复审,对异常数据继续处理,并进行人工标识后进入训练集;
步骤十:设定周期时间,***在原有的训练集中加入新的数据集,进行模型训练,优化算法模型;
步骤十一:数据分析统计:把人数识别的出勤人数跟课表对接,对明细数据进行统计分析,按课程、专业、老师及院系等输出考勤统计报表;设置到课率阈值,根据阈值进行到课率预警信息推送;
其中,步骤四中,采用目标检测算法Faster R-CNN进行人头检测,采用如下步骤:
(1)特征提取:Faster R-CNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取候选图像的特征图;该特征图被共享用于后续RPN层和全连接层;
(2)区域候选网络:RPN网络用于生成区域候选图像块;该层通过逻辑回归模型softmax判断锚点属于前景或者背景,再利用边界框回归修正anchors获得精确的原型;
其中,窗口用(x,y,w,h)表示,假设一张图,A表示检测框,GT表示目标框,寻找一种关系,使得输入原始的anchor A经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G’,即:给定
A=(Ax,Ay,Aw,Ah)和GT=[Gx,Gy,Gw,Gh]
寻找一种变换,使得
F(Ax,Ay,Aw,Ah)=(G′x,G′y,G′w,G′h),
其中,(G′x,G′y,G′w,G′h)≈(Gx,Gy,Gw,Gh);
上式采用如下步骤:
对于需要学习的是dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)这四个变换;
当A和GT相差比较小时,可以近似为线性回归模型,即输入特征向量X,学习参数W,使得Y=WX,目标函数就可以变为:
根据上面公式,就可以代入梯度下降方法,训练得到合适的W,使得检测目标尽量靠近真实目标。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,其特征在于:步骤一中的学校排课数据包括学院信息数据、专业信息数据、班级信息数据、课程信息数据、教师信息数据、选课信息数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,其特征在于:步骤三中的摄像头采用包含海康、宇视、大华厂家的摄像头。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,其特征在于:步骤五中的置信值为0.82。
5.根据权利要求1所述的一种基于视频照片的教室人数识别方法,其特征在于:步骤六中的置信值为0.75。
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CN110097003A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-06 | 中南民族大学 | 基于神经网络的课堂考勤方法、设备、存储介质及装置 |
CN110738127A (zh) * | 2019-09-19 | 2020-01-31 | 福建师范大学福清分校 | 基于无监督深度学习神经网络算法的安全帽识别方法 |
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2020
- 2020-04-03 CN CN202010271919.XA patent/CN111444877B/zh active Active
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