在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)+教育已經(jīng)逐步普及。使用同步課堂進(jìn)行在線遠(yuǎn)程教育的授課形式,已經(jīng)被越來越多的學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)所使用。采用計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)技術(shù),實(shí)現(xiàn)同步課堂的互動(dòng)化和智能化,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)教育的課程形態(tài)有著十分積極的影響和作用。目前采用人工拍攝教學(xué)視頻進(jìn)行錄制的方式對(duì)于大量錄制有很大的局限性。為了實(shí)現(xiàn)在教室場景下,自動(dòng)實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)動(dòng)攝像頭對(duì)教師和學(xué)生進(jìn)行檢測和追蹤,進(jìn)行視頻錄制,本文主要進(jìn)行了三個(gè)部分的工作。第一部分是智能教室檢測系統(tǒng)的算法原理研究,主要研究多種圖像提取和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。對(duì)于采用不同方法的效果進(jìn)行對(duì)比,為基于深度學(xué)習(xí)的智能教室視覺檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化,打下一定的理論基礎(chǔ)。第二部分分別對(duì)運(yùn)動(dòng)教師和起立學(xué)生進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人形檢測算法的研究。對(duì)于運(yùn)動(dòng)教師的檢測系統(tǒng),使用Faster-RCNN和高斯混合模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)人形的檢測,并進(jìn)行畫面的縮放。對(duì)于起立學(xué)生檢測系統(tǒng),起立學(xué)生的檢測是通過Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò),對(duì)學(xué)生的起立行為進(jìn)行動(dòng)作分類和位置回歸,對(duì)起立的學(xué)生進(jìn)行檢測。出于智能教室視頻錄制實(shí)時(shí)性的考慮,采用速度更快的Single-stage的SSD檢測方法,并提出了基于模型蒸餾的加速方...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?ＬＢＰ算子示意圖??

，??像素值比中心像素大，該位置記為１，否則則記為０。從而得到一個(gè)八位??制數(shù)，將其轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制，那么該十進(jìn)制數(shù)就為這個(gè)像素位置的局部二值??征。對(duì)于整副圖像，依照從上到下、從左向右的順序依次遍歷得到圖像個(gè)??的局部二值模式特征。因?yàn)槭墙?jīng)過比較得到的編碼的值，即使像素之間的??，....

圖２－２?Ｃｏｄｅｂｏｏｋ模型訓(xùn)練流程圖??當(dāng)輸入像素ｘｔ?＝（ｉ？ｔ，Ｇｔ，Ｓｔ）落在第一碼字模型內(nèi)筒時(shí)，判斷此處的像素為背??景

程中將每個(gè)像素的采樣點(diǎn)與其建立的碼本進(jìn)行對(duì)比，如果有與之匹配的碼本，則??為背景，否則為前景。在訓(xùn)練階段，模型根據(jù)像素處存在碼字與生成新碼字是否??匹配，進(jìn)行更新。具體算法過程如圖２－２所述：??．．?＿??圈＿＿了???????是??是?一＾?否???＾?？????ｘ????．....

圖２－３?Ｃｏｄｅｂｏｏｋ檢測算法流程圖??對(duì)于模型更新，模型更新要符合兩個(gè)條件：第一個(gè)條件是，（幀數(shù)－５０）／匹配像??素個(gè)數(shù)＜５０（５０?—般為碼本訓(xùn)練幀數(shù)），第二個(gè)條件是匹配像素個(gè)數(shù)大于３５

程中將每個(gè)像素的采樣點(diǎn)與其建立的碼本進(jìn)行對(duì)比，如果有與之匹配的碼本，則??為背景，否則為前景。在訓(xùn)練階段，模型根據(jù)像素處存在碼字與生成新碼字是否??匹配，進(jìn)行更新。具體算法過程如圖２－２所述：??．．?＿??圈＿＿了???????是??是?一＾?否???＾?？????ｘ????．....

圖２４?ＨＯＧ＋ＳＶＭ算法測試效果圖??下面重點(diǎn)介紹一下ＳＩＦＴ＋ＬＫ光流法、基于ＳＩＴＦ算法的運(yùn)動(dòng)方向檢測，先通??

＾〇（ｙ｜ｙ?ｅ?ｎｇ（ｘ））｝／Ｇ（ｘ）。ＶｉＢｅ的模型建立度快，計(jì)算量小。??述，每個(gè)樣本集根據(jù)隨機(jī)會(huì)被更新與采樣時(shí)刻ｔ無－ｌｎ（—???ｄｔ）?＝?ｅ?Ａ?１測算法分析??進(jìn)行特征提取，之后將整體方法流程是：首先從特征的抽取，之后進(jìn)行特結(jié)果。最常見的兩種是算法來提取特征，之....

本文編號(hào)：3932177