基于視頻圖像視角下教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

沈廷 王丹 譚?？?/p>

摘? 要：教室考勤系統(tǒng)是課堂管理的有效手段之一，能夠?qū)W(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行有效的監(jiān)督和管理，確保課堂教學(xué)質(zhì)量。在教育信息化背景環(huán)境下，加強(qiáng)信息技術(shù)與教室考勤系統(tǒng)的有效結(jié)合，借助于智能化、信息化管理手段做好課堂管理，有助于提升教育教學(xué)質(zhì)量。該文在對教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題分析過程中，結(jié)合視頻圖像視角，探討了教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效策略，希望能夠?yàn)榻淌铱记谙到y(tǒng)設(shè)計(jì)提供一些參考及借鑒。

關(guān)鍵詞：視頻圖像? 特征提取? 教室考勤系統(tǒng)? 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：G647.23? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3791（2021）04（b）-0016-04

Design Analysis of Classroom Attendance System Based on Video Image Perspective

SHEN Ting? WANG Dan? TAN Fukui*

（School of Physics and Engineeriny， Xingyi Normal University for Nationalities， Xingyi， Guizhou Province， 562400? China）

Absrtact： Classroom attendance system is one of the effective means of classroom management， which can effectively supervise and manage the learning situation of students and ensure the quality of classroom teaching. Under the background of education informatization， strengthening the effective combination of information technology and classroom attendance system， with the help of intelligent， information management means to do a good job in classroom management， will help to improve the quality of education and teaching. In the process of analyzing the problems of classroom attendance system design， this paper discusses the effective strategies of classroom attendance system design from the perspective of video image， hoping to provide some reference for classroom attendance system design.

Key Words： Video image; Feature extraction; Classroom attendance system; System design

智慧校園背景環(huán)境下，課堂管理工作的開展，要注重聯(lián)系信息化發(fā)展形勢，使信息技術(shù)在課堂管理中有效融入，以提升課堂管理的效果及質(zhì)量，對學(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行有效監(jiān)督，為學(xué)生更好地成長及發(fā)展打下良好基礎(chǔ)?！笆濉币?guī)劃中提出了“智慧校園”建設(shè)這一理念，注重將網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與教育教學(xué)管理工作進(jìn)行有效結(jié)合，對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行有效監(jiān)督和管理，為學(xué)生的發(fā)展及進(jìn)步打下良好基礎(chǔ)。通過聯(lián)系智慧校園背景，構(gòu)建教室考勤系統(tǒng)，對學(xué)生進(jìn)行智能化、信息化管理，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生進(jìn)行有效管理、有效引導(dǎo)的目標(biāo)，以促進(jìn)學(xué)生更好地發(fā)展及進(jìn)步。

1? 圖像特征提取方法

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及信息技術(shù)的進(jìn)步，在對圖像特征提取過程中，主要借助于計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像信息的處理和分析。關(guān)于圖像特征提取方法，主要內(nèi)容如下。

1.1 Haar特征提取

Haar特征提取方法的應(yīng)用，主要對人臉情況進(jìn)行描述，對人臉數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取和分析。Haar特征提取過程中，對特征值的獲取，主要借助于特征模板對人臉和非人臉進(jìn)行有效區(qū)分[1]。

1.2 深度學(xué)習(xí)的特征提取

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在特征提取過程中，結(jié)合人臉檢測算法，借助于三級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，依次為P-Net、R-Net、O-Net實(shí)現(xiàn)對人臉的檢測。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于人臉檢測過程中，通過對人臉數(shù)量及所處位置進(jìn)行檢測，實(shí)現(xiàn)對課堂上學(xué)生情況的有效監(jiān)測[2]。

1.3 Face Net的人臉特征提取

Face Net人臉特征檢測是一種基于深度學(xué)習(xí)模型視角下的人臉特征提取方法，在對人臉特征進(jìn)行提取時(shí)，結(jié)合深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對損失函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并對模型進(jìn)行獲取，對人臉特征的單一性和一致性做好把握，從而實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別目標(biāo)[3]。

2? 基于視頻圖像視角下教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

在對教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，聯(lián)系視頻圖像視角，注重對課堂環(huán)境進(jìn)行有效的把握，并實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的獲取。關(guān)于教室考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，具體內(nèi)容如下。

2.1 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

圍繞視頻圖像視角開展教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)，要注重對教室學(xué)生情況進(jìn)行有效監(jiān)測。在進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，借助于PTZ攝像機(jī)進(jìn)行視頻監(jiān)控，并聯(lián)系VISCA控制協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對攝像機(jī)的控制操作，對教室內(nèi)的情況進(jìn)行有效把握[4]。關(guān)于系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)，具體內(nèi)容如圖1所示。

在系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)過程中，注重對服務(wù)端和PTZ攝像機(jī)控制端模塊進(jìn)行有效銜接，能夠?qū)TZ攝像機(jī)控制模塊獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效處理，從而對學(xué)生的情況進(jìn)行有效把握，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生的有效監(jiān)測[5]。

2.2 PTZ攝像機(jī)視頻圖像設(shè)計(jì)

在設(shè)計(jì)教室考勤系統(tǒng)過程中，PTZ攝像機(jī)是主要的監(jiān)控設(shè)備。PTZ攝像機(jī)具有監(jiān)控視角范圍大、轉(zhuǎn)動(dòng)靈活、圖像分辨率高等優(yōu)勢。在整個(gè)考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，將PTZ攝像機(jī)作為前置裝置，從而對視頻信息進(jìn)行有效的獲取。聯(lián)系視頻圖像視角進(jìn)行教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，PTZ攝像機(jī)視頻流接入方式主要包括了以下幾種。

（1）網(wǎng)絡(luò)協(xié)議視頻流。這一視頻流協(xié)議的制定，通常包括了HTTP、RTMP和RTSP這3種，該協(xié)議的實(shí)現(xiàn)，主要借助于網(wǎng)絡(luò)連接實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的有效傳輸。

（2）數(shù)字信號(hào)輸出視頻流。在利用數(shù)字信號(hào)進(jìn)行視頻信息傳遞過程中，主要借助于3G/HD-SDI協(xié)議或是HDMI協(xié)議實(shí)現(xiàn)。

（3）針對已存視頻文件處理過程中，主要借助于avi、mp4、rmvb等格式，從而實(shí)現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)信息的有效輸入或是輸出，實(shí)現(xiàn)對教室情況的有效監(jiān)控目標(biāo)[6-7]。

此次研究工作開展過程中，在對教師考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，主要應(yīng)用了網(wǎng)絡(luò)高清智能機(jī)作為視頻流獲取的主要設(shè)備，在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，具體步驟如下。

第一步，下載OpenCV3.2解碼解壓，之后對獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行編譯，利用import cv2對opencv的庫函數(shù)進(jìn)行應(yīng)用。

第二步，在對視頻流獲取過程中，借助于rtsp網(wǎng)絡(luò)地址協(xié)議進(jìn)行獲取。

第三步，利用cv2對象的Video Capture函數(shù)對視頻流對象進(jìn)行獲取。

第四步，利用cam對象的isOpened（）函數(shù)對攝像頭是否開啟進(jìn)行判斷。

第五步，借助cam.release（）函數(shù)對視頻流資源內(nèi)存進(jìn)行釋放，并利用cv2的destoryA11Windows函數(shù)對視頻播放窗口進(jìn)行關(guān)閉。

關(guān)于PTZ攝像機(jī)的連接情況，具體如圖2所示。

2.3 人臉目標(biāo)搜索模塊設(shè)計(jì)

此次教室考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，主要針對于人臉、頭部識(shí)別對學(xué)生的情況進(jìn)行監(jiān)控。在進(jìn)行人臉目標(biāo)搜索模塊設(shè)計(jì)時(shí)，借助于PTZ數(shù)字?jǐn)z像機(jī)對教室的情況進(jìn)行把握，并對圖像信息進(jìn)行獲取和處理，對教室內(nèi)學(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行有效把握[8]。人臉目標(biāo)搜索模塊設(shè)計(jì)時(shí)，利用MTCNN多人臉檢測算法，結(jié)合全景幀中人臉檢測位置情況進(jìn)行配置，并聯(lián)系控制庫對獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理。具體的模塊設(shè)計(jì)方法如下。

（1）利用camera.D100對cam攝像機(jī)對象進(jìn)行初始化。

（2）利用camera對象的int（）進(jìn)行上電應(yīng)答。

（3）結(jié)合cam對象的save preset（）函數(shù)對課堂環(huán)境的預(yù)置點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)。

（4）通過利用cv2對象的Video Capture（“0”）函數(shù)對視頻流進(jìn)行獲取，并在人臉進(jìn)入預(yù)置點(diǎn)后進(jìn)行掃描，對人臉數(shù)據(jù)信息進(jìn)行獲取，將其反饋給系統(tǒng)。

通過對人臉目標(biāo)搜索模塊進(jìn)行有效設(shè)計(jì)，借助于PTZ攝像機(jī)控制端對視頻流進(jìn)行采樣，并實(shí)現(xiàn)對人臉的有效監(jiān)測，獲取有效幀。

2.4 系統(tǒng)服務(wù)端的設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)服務(wù)端設(shè)計(jì)過程中，主要采用了MTCNN多人臉檢測方法，借助于Python和Tensor Flow平臺(tái)對人臉數(shù)據(jù)信息進(jìn)行獲取。在開展多人臉檢測過程中，主要在GPU服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)功能[9]。關(guān)于系統(tǒng)服務(wù)端的設(shè)計(jì)，具體內(nèi)容如下。

（1）結(jié)合create_mtcnn（）函數(shù)方法，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練，對PNet、RNet、ONet訓(xùn)練模型對象進(jìn)行獲取，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效的處理。

（2）利用opencv中的cv2對象Video Capture（）函數(shù)對視頻采樣幀數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。

（3）利用多維數(shù)據(jù)解析方法對人臉區(qū)域位置及數(shù)量進(jìn)行處理。

（4）結(jié)合misc.imresize（）函數(shù)對人臉圖像進(jìn)行歸一化處理，并做好圖像質(zhì)量的評估，對獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行反饋。

2.5 Web服務(wù)器構(gòu)建

在對課堂考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，結(jié)合Web服務(wù)器的搭建，對獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，并確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。在Web服務(wù)器搭建過程中，主要依賴于Thinkphp3.2.3框架，借助于Nginx高性能HTTP代理服務(wù)器，確保系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)[10]。關(guān)于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的具體流程如下。

（1）聯(lián)系應(yīng)用服務(wù)器對Nginx代理服務(wù)器搜索指引進(jìn)行設(shè)計(jì)，保證Nginx代理服務(wù)器的功能得到有效發(fā)揮。

（2）利用Think/Controller中的控制器，對Face Controller、Out Come Controller類進(jìn)行優(yōu)化。

（3）借助于star Recognition函數(shù)（）對Web頁面數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并發(fā)出人臉識(shí)別的請求。

（4）在對獲取的人臉數(shù)據(jù)信息處理時(shí)，結(jié)合Shell（）函數(shù)啟動(dòng)Shell腳本，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別考勤服務(wù)。

（5）在對Web頁面結(jié)果進(jìn)行處理時(shí)，主要利用了output（）函數(shù)方法，向Web頁面發(fā)出結(jié)果請求，并對識(shí)別結(jié)果進(jìn)行反饋。

（6）為了確保Web頁面的正常顯示，利用Index Controller進(jìn)行Web模板渲染，保證Web頁面能夠有效顯示數(shù)據(jù)信息。

3? 人臉檢測及對齊處理

結(jié)合視頻圖像進(jìn)行教師考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，要確保系統(tǒng)對人臉數(shù)據(jù)信息的獲取及有效處理。在對人臉檢測及對齊處理時(shí)，主要采用了深度學(xué)習(xí)的MTCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉檢測方法[11]。在人臉檢測及對齊處理時(shí)，具體從以下幾個(gè)方面進(jìn)行把握。

3.1 人臉分類任務(wù)

在對人臉分類任務(wù)處理時(shí)，具體目標(biāo)函數(shù)式如下：

公式中，Pt代表了人臉概率，代表標(biāo)簽。

3.2 平預(yù)設(shè)區(qū)分布設(shè)計(jì)

在對考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，需要對水平預(yù)設(shè)區(qū)分布情況做好把握。在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，聯(lián)系PTZ數(shù)字?jǐn)z像機(jī)以及考勤系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)需要，水平預(yù)設(shè)區(qū)分布設(shè)計(jì)具體見圖3。

4? 結(jié)語

綜合上述分析來看，結(jié)合視頻圖像視角對教室考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，要注重聯(lián)系系統(tǒng)需要，借助于PTZ數(shù)字?jǐn)z像機(jī)對教室學(xué)生的情況進(jìn)行把握，對學(xué)生的情況進(jìn)行有效獲取，從而實(shí)現(xiàn)對學(xué)生情況的有效監(jiān)控。此次研究工作提出了一種基于人臉、人頭識(shí)別的教室考勤系統(tǒng)，注重利用深度學(xué)習(xí)理論提升圖像獲取質(zhì)量，并對單人臉、人頭圖像做好識(shí)別，加強(qiáng)對教室內(nèi)學(xué)生的有效監(jiān)督和管理工作，為建立科學(xué)的教室考勤制度提供參考及指引。

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