基于HSV-YOLOv3的网课学生行为识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110229907.5
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/20
申请日期：
2021-03-02
申请人：
南京泛在实境科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于HSV-YOLOv3的网课学生行为识别方法
申请号	CN202110229907.5	申请日期	2021-03-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-02	公开/公告号	CN112597977A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;2;0查看分类表>
申请人	南京泛在实境科技有限公司	申请人地址	江苏省南京市栖霞区仙林街道灵仙路2号（江苏省地理信息产业园B区）12幢3F部分房屋变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京泛在实境科技有限公司	当前权利人	南京泛在实境科技有限公司
发明人	韩宇
代理机构	南京众联专利代理有限公司	代理人	蒋昱

摘要

基于HSV‑YOLOv3的网课学生行为识别方法，该方法包括以下步骤：步骤1，获取学生网课图像标定数据；步骤2，模拟噪声环境数据；步骤3，提取学生上课图像的颜色特征；步骤4，设计基于简单投票法的学生网课行为识别；步骤5，处理学生行为类别异常；步骤6，将训练获得的学生行为分类模型嵌入至系统平台中，并实际应用。本发明在模拟噪声环境下的基础上，提出了基于HSV‑YOLOv3的网课学生行为识别方法。本发明有效的模拟了网课系统平台在采集数据时受到的噪声环境的干扰，增强了分类模型在噪声环境下的鲁棒性；同时采用了投票法进行学生行为分类，经过投票决策最终得出学生行为类别，提高了分类模型的精确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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