一种图像处理模型的训练方法与流程

1.本发明涉及图像识别处理技术领域，具体是一种图像处理模型的训练方法。


背景技术：

2.目前，图像识别技术广泛地应用于各种领域。在相关技术中，图像识别技术已成为认证用户身份的主要手段之一。图像识别可以在教学中使用。教学是教师的教和学生的学所组成的一种人类特有的人才培养活动。通过这种活动，教师有目的、有计划、有组织地引导学生学习和掌握文化科学知识和技能，促进学生素质提高，使他们成为社会所需要的人。
3.现有技术的课堂教育训练过程中，由于老师站在讲台上，难以实时观察后排学生的听课情况，尤其是在较大的教室内，从而影响教学质量，本实用提供一种可用于课堂教育训练实时图像采集识别各学生的听课状况，判断学生是何种听课状态，当有睡觉偷懒、交头接耳讲话的学生时，能够发出警报声予以警示，有利于提高教学训练的质量。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种图像处理模型的训练方法，以解决现有技术中的课堂教育训练过程中，由于老师站在讲台上，难以实时观察后排学生的听课情况，尤其是在较大的教室内，从而影响教学质量的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种图像处理模型的训练方法，包括图像采集模块，所述图像采集模块的输出端与图像识别模块的输入端电性连接，所述图像识别模块的输出端与图像筛选模块的出入端电性连接，所述图像筛选模块一端电性连接有中央处理器，所述中央处理器一端电性连接有图片筛选数据库，所述图片筛选数据库内部存储有学生各坐姿图片和学生各伏案姿势图片，所述中央处理器的输出端电性连接有报警模块；其训练方法包括以下步骤：s1：获取训练数据集，训练数据集包括多个图像数据；s2：对训练数据集中的图像数据进行特征提取，得到多个图像特征；s3：对获得的图像特征进行聚类；s4：对多个图像进行训练，得到训练模型；s5：持续输入图像，通过图像对训练模型进行修正。
6.进一步的，所述图像采集模块采用高清摄像头，且教学训练教室内分布有多个摄像头。
7.进一步的，所述报警模块采用语音播报的方式进行警告处理。
8.进一步的，所述学生各坐姿图片内设有的各种坐姿内学生的头部角度图片，一种坐姿图片对应多种头部各角度的图片。
9.进一步的，所述头部角度图片包括设有的左转头部图片和右转头部图片以及正常听课的头部图片。
10.进一步的，所述中央处理器的输出端还电性连接有通信模块，且通信模块可采用
无线通信或有线通信。
11.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过设有的图像采集模块用于对教学训练的教室内部进行图像采集处理，并通过图像识别模块进行识别，然后通过识别完成的图片通过图像筛选模块与图片筛选数据库内的图片进行对比筛选，判断学生是何种听课状态，当有睡觉偷懒、交头接耳讲话的学生时，能够发出警报声予以警示，有利于提高教学训练的质量。
12.本发明通过图片筛选数据库内部存储有学生各坐姿图片和学生各伏案姿势图片，学生各坐姿图片内设有的各种坐姿内学生的头部角度图片，一种坐姿图片对应多种头部各角度的图片，头部角度图片包括设有的左转头部图片和右转头部图片以及正常听课的头部图片，使得能够对实时拍照采集的图片进行与图片筛选数据库内的图片进行对比筛选，判断学生是何种听课状态，使得判断精度高，防止误报警。
13.本发明通过中央处理器的输出端还电性连接有通信模块，且通信模块可采用无线通信或有线通信，使得能够将实时图像处理的结果传递给远程终端，便于进行集中监视控制处理。
附图说明
14.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为本发明的流程图；图2为本发明的整体结构原理框图；图3为本发明的图片筛选数据库框体图。
15.图中：1、中央处理器；2、图像筛选模块；3、图像识别模块；4、图像采集模块；5、报警模块；6、图片筛选数据库；7、学生各坐姿图片；8、学生各伏案姿势图片；9、头部角度图片；10、左转头部图片；11、右转头部图片；12、通信模块。
实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.请参阅图1，图2和图3，本发明实施例中，一种图像处理模型的训练方法，包括图像采集模块4，图像采集模块4的输出端与图像识别模块3的输入端电性连接，用于对教学训练的教室内部进行图像采集处理，图像识别模块3的输出端与图像筛选模块2的出入端电性连接，图像筛选模块2一端电性连接有中央处理器1，中央处理器1一端电性连接有图片筛选数据库6，图片筛选数据库6内部存储有学生各坐姿图片7和学生各伏案姿势图片8，中央处理器1的输出端电性连接有报警模块5，通过图像筛选模块2与图片筛选数据库6内的图片进行对比筛选，判断学生是何种听课状态，当有睡觉偷懒、交头接耳讲话的学生时，能够发出警报声予以警示，有利于提高教学训练的质量；其训练方法包括以下步骤：s1：获取训练数据集，训练数据集包括多个图像数据；
s2：对训练数据集中的图像数据进行特征提取，得到多个图像特征；s3：对获得的图像特征进行聚类；s4：对多个图像进行训练，得到训练模型；s5：持续输入图像，通过图像对训练模型进行修正。
18.优选的，图像采集模块4采用高清摄像头，且教学训练教室内分布有多个摄像头，用于对教学训练的教室内部进行多角度的图像采集处理。
19.优选的，报警模块5采用语音播报的方式进行警告处理，警示效果较好，结构简单，成本低下。
20.优选的，学生各坐姿图片7内设有的各种坐姿内学生的头部角度图片9，一种坐姿图片对应多种头部各角度的图片，使得能够对实时拍照采集的图片进行与图片筛选数据库6内的图片进行对比筛选，判断学生是何种听课状态，使得判断精度高，防止误报警。
21.优选的，头部角度图片9包括设有的左转头部图片10和右转头部图片11以及正常听课的头部图片，左转头部图片10和右转头部图片11包括各旋转调节的图片，有利于精准筛选对比处理图片的听课姿势。
22.优选的，中央处理器1的输出端还电性连接有通信模块12，且通信模块12可采用无线通信或有线通信，使得能够将实时图像处理的结果传递给远程终端，便于进行集中监视控制处理。
23.本发明的工作原理及使用流程：通过设有的图像采集模块4用于对教学训练的教室内部进行图像采集处理，并通过图像识别模块3进行识别，然后通过识别完成的图片通过图像筛选模块2与图片筛选数据库6内的图片进行对比筛选，判断学生是何种听课状态，全过程由中央处理器1调控，当有睡觉偷懒、交头接耳讲话的学生时，能够发出警报声予以警示，有利于提高教学训练的质量；s1：获取训练数据集，训练数据集包括多个图像数据；s2：对训练数据集中的图像数据进行特征提取，得到多个图像特征；s3：对获得的图像特征进行聚类；s4：对多个图像进行训练，得到训练模型；s5：持续输入图像，通过图像对训练模型进行修正。
24.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于：包括图像采集模块（4），所述图像采集模块（4）的输出端与图像识别模块（3）的输入端电性连接，所述图像识别模块（3）的输出端与图像筛选模块（2）的出入端电性连接，所述图像筛选模块（2）一端电性连接有中央处理器（1），所述中央处理器（1）一端电性连接有图片筛选数据库（6），所述图片筛选数据库（6）内部存储有学生各坐姿图片（7）和学生各伏案姿势图片（8），所述中央处理器（1）的输出端电性连接有报警模块（5）；其训练方法包括以下步骤：s1：获取训练数据集，训练数据集包括多个图像数据；s2：对训练数据集中的图像数据进行特征提取，得到多个图像特征；s3：对获得的图像特征进行聚类；s4：对多个图像进行训练，得到训练模型；s5：持续输入图像，通过图像对训练模型进行修正。2.根据权利要求1所述的一种图像处理模型的训练方法，其特征在于：所述图像采集模块（4）采用高清摄像头，且教学训练教室内分布有多个摄像头。3.根据权利要求1所述的一种图像处理模型的训练方法，其特征在于：所述报警模块（5）采用语音播报的方式进行警告处理。4.根据权利要求1所述的一种图像处理模型的训练方法，其特征在于：所述学生各坐姿图片（7）内设有的各种坐姿内学生的头部角度图片（9），一种坐姿图片对应多种头部各角度的图片。5.根据权利要求4所述的一种图像处理模型的训练方法，其特征在于：所述头部角度图片（9）包括设有的左转头部图片（10）和右转头部图片（11）以及正常听课的头部图片。6.根据权利要求1所述的一种图像处理模型的训练方法，其特征在于：所述中央处理器（1）的输出端还电性连接有通信模块（12），且通信模块（12）可采用无线通信或有线通信。

技术总结
本发明公开了一种图像处理模型的训练方法，包括图像采集模块，图像采集模块的输出端与图像识别模块的输入端电性连接，图像识别模块的输出端与图像筛选模块的出入端电性连接，图像筛选模块一端电性连接有中央处理器，中央处理器一端电性连接有图片筛选数据库，图片筛选数据库内部存储有学生各坐姿图片和学生各伏案姿势图片，本发明通过设有的图像采集模块用于对教学训练的教室内部进行图像采集处理，并通过图像识别模块进行识别，然后通过识别完成的图片通过图像筛选模块与图片筛选数据库内的图片进行对比筛选，判断学生是何种听课状态，当有睡觉偷懒、交头接耳讲话的学生时，能够发出警报声予以警示，有利于提高教学训练的质量。量。量。


技术研发人员：黄永
受保护的技术使用者：中天恒星（上海）科技有限公司
技术研发日：2023.06.29
技术公布日：2023/10/11