一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法与流程

技术特征：
1.一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于,包括如下步骤：s1、对监控视频流进行ai智能分析，建立ai目标检测模型；s2、针对每个实验课教室，按照要求预定义一定数量的分组框，并计算每个学生的每个位置顶点坐标与每个预定义分组框的判定点的距离；s3、根据学生位置与判定点的距离确定确定学生的分组。2.如权利要求1所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于：步骤s1中，ai目标检测模型采用yolov5算法对视频图像进行检测，yolov5首先将视频图片缩放到统一的大小，然后将图片划分为nxn的网格，如果目标的中心点在某个网格中，则该网格以及该网格附近的网格对该目标进行预测；每个网格会输出目标的分类概率，能够反应目标是否存在的置信度，以及边框的偏移量，对于不同大小的目标框，首先会给每一个网格预定义一组锚框，然后将每个网格输出的边框偏移量与预定义的锚框进行计算得到最终的预测框。3.如权利要求2所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于：对视频图像进行检测，包括检测该区间视频流中学生的人脸、人头、身体来进行分析，使用单帧图片进行作为神经网络的输入，输出人脸框、人头框、身体框在图像中的左上角右下角两个二维坐标(x1,y1,x2,y2)。4.如权利要求3所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于：步骤s2中，得到每个学生位置框之后，由于一个位置框有四个顶点(xi1,yi1)，(xi1,yi2)，(xi2,yi1)，(xi2,yi2)，计算每个学生的每个位置顶点坐标与每个预定义分组框的判定点(取中心点)(xpj,ypj)的距离，其中i表示第i个学生，j表示第j个分组。5.如权利要求4所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于：以欧几里得距离为例，假设预定义分组框有n个，这堂课m个学生，计算欧几里得距离得到形状为(m,4n)的矩阵，然后按照该矩阵第一维度计算最小值，该最小值属于哪一个预定义框，则该学生就是哪一组。6.如权利要求5所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于：学生i与预定义框分组j的距离计算流程如下：result(i，j)＝min(distance(i1，p
j
)，distance(i2，p
j
)，distance(i3，p
j
)，distance(i4，p
j
))其中distance(p1，p2)为计算的欧几里得距离结果，i1，i2，i3，i4为学生i的四个顶点坐标，p
j
是预定义的分组框的判定点；result(i，j)是学生i与分组j的最小距离。7.如权利要求6所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特征在于：步骤s3中，确定学生的分组的判定方法为：找到学生与预定义分组框中心最小距离之后，再次判定该学生的位置坐标是否在该预定义分组框之内，如果在框内，则该学生分到该组；如果不在框内，则排除这个最小距离，而再次选取一个最小距离，再次判断，以此循环查找直到找到该学生分组为止。8.如权利要求7所述的一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，其特
征在于：预定义的分组框为矩形或其他任意的多边形中的一种；预定义分组框判定点为中心点或分组框内其他任意点。

技术总结
本发明公开了一种自动识别学校实验教学过程中学生分组信息的方法，属于学校实验教学技术领域，本方案包括如下步骤：对监控视频流进行AI智能分析，建立AI目标检测模型；针对每个实验课教室，按照要求预定义一定数量的分组框，并计算每个学生的每个位置顶点坐标与每个预定义分组框的判定点的距离；根据学生位置与判定点的距离确定确定学生的分组。基于学校视频流进行实时分析，对学生进行分组的技术。并且不需要获取并处理其他统计信息来判断分组，直接对视频流进行分析，根据视觉直接对学生分组，准确率更高，能够直接接入学校原有的视频监控进行分析，扩展性强。为学校学生实验课的监督提供了良好的工具与环境。监督提供了良好的工具与环境。监督提供了良好的工具与环境。


技术研发人员：刘爱云 邱靖
受保护的技术使用者：四川仕虹腾飞信息技术有限公司
技术研发日：2022.03.07
技术公布日：2022/6/4