申请/专利权人：广东保伦电子股份有限公司

申请日：2023-05-08

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN116757524B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.06#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明公开了一种教师授课质量评价方法和装置，方法包括：获取授课场景数据，并检测授课场景数据中教师的人形位置信息和人脸信息；授课场景数据包括：在预设的授课时段内的若干帧图片数据或视频数据；根据人形位置信息，识别教师的人体关键点信息，并识别教师的行为姿势信息；根据人脸信息，计算教师的表情特征，并预测教师的表情分类信息；根据预设参数设置，将行为姿态信息转换为行为姿势参数，将表情分类信息转换为表情参数；根据姿态参数和表情参数及对应的贡献系数，生成授课质量总评分，结合表情识别和行为姿态检测对教师授课质量进行综合性评价，以实现多方面评价教师授课质量，提高教师授课质量评价精度。

主权项：1.一种教师授课质量评价方法，其特征在于，包括：获取授课场景数据，并检测所述授课场景数据中教师的人形位置信息和人脸信息；所述授课场景数据包括：在预设的授课时段内的若干帧图片数据或视频数据；根据所述人形位置信息，识别所述教师的人体关键点信息，并识别所述教师的行为姿势信息；所述识别所述教师的行为姿势信息，具体为：根据每一帧授课场景数据的人形位置信息中的人体关键点的位置，生成各个所述人体关键点的位置变化信息；根据各个所述人体关键点的位置变化信息，生成所有人体关键点的组合热力图；将所述组合热力图回归到所述教师的人体各个部位的热图上，并生成行为姿态预测结果，并统计每种类型姿态预测结果的第一出现次数；将所述姿态预测结果和所述第一出现次数作为行为姿势信息；根据所述人脸信息，计算所述教师的表情特征，并预测所述教师的表情分类信息，具体为：通过预设个特征计算模块，对每一帧授课场景数据的人脸信息依次进行图片像素大小的重构，并提取表情特征；根据各所述表情特征，生成计算损失；将所述计算损失输入得分全连接层，生成表情预测结果；根据所述表情预测结果，统计每种类型表情预测结果的第二出现次数；将所述表情预测结果和所述第二出现次数作为表情分类信息；根据预设参数设置，将所述行为姿势信息转换为行为姿势参数，将所述表情分类信息转换为表情参数；根据所述行为姿势参数和表情参数及对应的贡献系数，生成授课质量总评分，具体为：根据行为姿势信息，将每种类型姿态预测结果转换为对应的行为姿势参数；根据表情分类信息，将每种类型表情预测结果转换为对应的表情参数；根据设置的每种类型姿态预测结果的姿势贡献系数和每种类型姿态预测结果的第一出现次数，将每个所述行为姿势参数与对应的姿势贡献系数的乘积进行求和，获得行为姿态评分；根据设置的每种类型表情预测结果的表情贡献系数和每种类型表情预测结果的第二出现次数，将每个所述表情参数与对应的表情贡献系数的乘积进行求和，获得表情评分；将所述行为姿态评分与预设的姿态评分系数的乘积和所述表情评分与预设的表情评分系数的乘积进行求和，获得授课质量总评分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东保伦电子股份有限公司 一种教师授课质量评价方法和装置

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