基于物聯(lián)網(wǎng)的高校智能教室系統(tǒng)技術(shù)研究

劉科陽

摘 ?要：當今高校普遍存在能源浪費、教學評估不全面、師生交流不充分和公共自習室利用率低問題。為了解決上述問題，該文基于物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)了智能教室系統(tǒng)。該系統(tǒng)擁有照明控制、自習室推薦、人數(shù)檢測、教學模式分析4個主要功能，面向廣大高校師生提供了圖形化的桌面客戶端和精美的配套網(wǎng)頁。其中照明控制模塊可以根據(jù)教室內(nèi)人數(shù)自動控制照明，為實現(xiàn)“人走燈滅”的節(jié)能校園貢獻一份力量。除了涵蓋同類項目常有的智能照明和自習室推薦等功能外，還開創(chuàng)性地將動作識別、情感計算、活躍度分析、人工智能等前沿技術(shù)與教學評估相結(jié)合。相比目前的“期末抽查式”教學評估方法，該系統(tǒng)的教學評估功能將幫助人們從更長的時間跨度、更多的評測維度、更客觀的分析數(shù)據(jù)中比以往更加充分地了解教師的教學風格。

關(guān)鍵詞：智能教室系統(tǒng) ?物聯(lián)網(wǎng) ?動作識別 ?活躍度評估

中圖分類號：TP311 ? 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）11（a）-0013-02

目前，對于大多數(shù)實行“選課”機制的高校來說，能夠在上課之前就對欲選教師的授課風格有客觀的了解十分重要。但目前大多數(shù)高校教務(wù)處針對教師的教學水平評估方法較為單一，并且缺乏過程化的數(shù)據(jù)，造成高校能源浪費問題嚴重。應(yīng)用該文的智能教室系統(tǒng)，學生可以通過系統(tǒng)的配套網(wǎng)頁在選課之前了解教師授課的活躍度、情緒、學生到課率等信息，從而根據(jù)自己喜歡的風格選擇教師;還可以查詢室內(nèi)溫度、人數(shù)等信息，從而選擇合適的教室進行自習，大大提高了效率;同時教務(wù)處將會知道整個學期教師教授某門課程的學生到課率以及教師上課的活躍度、情緒等信息，這為評估教師的教學提供了更多的角度。

1 ?動作識別技術(shù)

傳統(tǒng)的多人動作識別一般采用“自定向下”方法，先識別人的位置，再尋找肢體。因此其計算量將隨人數(shù)的增加而逐步增加。而OpenPose采用“自底向上”方法，先尋找人體部位的位置和各個部位的親和向量場，再根據(jù)圖算法，將肢體逐一歸類到不同的人上，這樣既保證了運算效率，也保證了特征提取的準確性。

如圖1所示，每一次迭代時，都有兩個并行的處理分支來生成關(guān)鍵點矩陣和向量場矩陣，并且此次迭代的輸出將與最開始的特征圖一起，作為下一次迭代的輸出。

該系統(tǒng)使用DenseNet來作為動作分類的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，DenseNet在ResNet的基礎(chǔ)上進一步擴展網(wǎng)絡(luò)連接，對于網(wǎng)絡(luò)的任意一層，該層前面所有層的feature map都是這層的輸入，該層的feature map是后面所有層的輸入。使用DenseNet網(wǎng)絡(luò)減輕了梯度消失問題，增強了特征圖的傳播，利用率也會上升。

2 ?活躍度評估系統(tǒng)

該研究為計算教師的動作活躍度構(gòu)建了一個數(shù)學模型。教師授課時是否有生動有趣的肢體動作是學生們關(guān)心的話題，如果簡單地將教師后一時刻與前一時刻的人體關(guān)鍵點坐標間的歐式距離作為動作活躍度的計算規(guī)則，會導致活躍度的結(jié)果同教師的身高和離攝像頭的距離有關(guān)。

該文使用“肢體向量”這一概念來計算教師的活躍度，以傳入向量的形式計算教師授課時每個相鄰的序偶身體關(guān)鍵點記錄之間的相似度。得到了相似度的夾角后利用反三角函數(shù)得到夾角角度的具體數(shù)值，然后對其進行評分。

在實驗中，所用數(shù)據(jù)集來源于普通拍攝，共分為6個動作類別，數(shù)據(jù)集是黑底，512×512的人物骨架圖，有效特征占比較小，因此使用普通的CNN網(wǎng)絡(luò)很容易出現(xiàn)過擬合的問題，DenseNet加強了特征的傳播，可將網(wǎng)絡(luò)模型搭建得更深，有效解決了過擬合的問題。最終測試結(jié)果準確率達到了96.6%。

3 ?結(jié)語

據(jù)統(tǒng)計，截至2017年，中國的普通高等院校共計2631所，在校大學生更是突破了1648萬人。從絕對數(shù)量來看，該系統(tǒng)具有廣泛的用戶基礎(chǔ)，且人數(shù)總體是呈上升趨勢。而各大高校的智能教室系統(tǒng)使用情況參差不齊，因此智能教室系統(tǒng)存在大量的潛在用戶。大多數(shù)智能教室系統(tǒng)著重于加強師生的堂上互動，在課堂之外基本無法提供功能，而該系統(tǒng)是一個一體化的系統(tǒng)，不僅關(guān)注課堂內(nèi)的信息，還在課后繼續(xù)服務(wù)學生。項目的核心競爭力在于“結(jié)合情感計算、動作分析、學生到課率統(tǒng)計這3個方面的教學評估新模式”，相比于市場同類項目，該研究能夠基于可靠的數(shù)學模型和人工智能技術(shù)，對教師的授課數(shù)據(jù)做出一系列處理與可視化呈現(xiàn)。在課后仍然能夠向?qū)W生、教師、管理人員提供持續(xù)性的便利服務(wù)，讓智能生活不僅僅局限于教室之中。

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