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申请/专利权人：广东机电职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的学生网课状态评估方法，属于远程教育的技术领域，该方法通过获取学生上课时的视频数据，再进行基于生物特征的注意力状态分析，判断学生上课时是否处于走神状态，并记录学生走神时间，算法轻量，运算速度快，并可以实现多环境部署，以满足不同场景的应用要求；方法包括以下步骤：S1、获得授权后，收集多个学生人脸照片，对各个学生人脸照片进行人脸标记后进行图像预处理得标记人脸数据集；S2、建立人脸关键点提取初始模型，利用标记人脸数据集训练人脸关键点提取初始模型后得人脸关键点提取模型；S3、网课开始时，启动登录网课的学生终端的摄像头，分别获取该学生终端上课状态的实时视频，解析获得学生上课状态数据。
主权项：1.一种基于深度神经网络的学生网课状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获得授权后，收集多个学生人脸照片，对各个学生人脸照片进行人脸标记后进行图像预处理得标记人脸数据集；S2、建立人脸关键点提取初始模型，利用步骤S1获得的标记人脸数据集训练人脸关键点提取初始模型后得人脸关键点提取模型；S3、网课开始时，启动登录网课的学生终端的摄像头，分别获取该学生终端上课状态的实时视频，解析获得学生上课状态数据；S4、将步骤S3获得的学生上课实时视频数据进行图像预处理后得学生上课实时预处理图像；S5、将步骤S4获得的学生上课实时预处理图像输入步骤S2获得的人脸关键点提取模型进行识别后输出学生人脸关键点关系的信息；S6、根据步骤S5得到的学生人脸关键点之间关系信息判定该学生是否走神，累计该学生在上网课过程中的走神时长。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东机电职业技术学院 一种基于深度神经网络的学生网课状态评估方法
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