(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211050558.1 (22)申请日 2022.08.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115147872 A (43)申请公布日 2022.10.04 (73)专利权人 北京竞业达数字系统科技有限公 司 地址 100089 北京市海淀区地锦路7号院9 号楼3层3 01 (72)发明人 张爱军　张春晓　 (74)专利代理 机构 北京艾格律诗专利代理有限 公司 11924 专利代理师 谢毅 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01)G06T 7/73(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (56)对比文件 CN 109271886 A,2019.01.25 CN 114038062 A,202 2.02.11 EP 3605394 A1,2020.02.0 5 CN 114612562 A,202 2.06.10 审查员 郭岚晞 (54)发明名称 一种考场中教师 行为的检测方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种考场中教师行为的检测 方法及系统， 涉及人体行为检测技术领域， 搭建 行为检测平台， 基于视频采集层获取目标视频 段， 对目标视频段进行所属行为步骤分析获取识 别特征集合， 基于视频识别层 进行目标视频段中 的每一视频帧的特征定位， 输出特征识别帧集合 并判断是否满足预设特征识别率， 当满足时获取 行为检测指令， 进而将特征识别帧集合输入视频 识别层中嵌有的行为变化检测模 型中， 获取用于 标识行为变化异常的行为检测结果， 通过识别输 出层进行输出， 解决了 现有技术中教师行为检测 方法由于检测流程完备性不足， 无法对目标人体 进行实时、 有效且准确的人体行为检测的技术问 题， 实现了考场中教师 行为的精准检测分析。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115147872 B 2022.11.22 CN 115147872 B 1.一种考场中教师行为的检测方法， 其特征在于， 所述方法应用于考场教师行为的智 能分析系统， 所述系统包括行为检测平台通信连接， 所述方法包括： 搭建行为检测平台， 其中， 所述行为检测平台包括视频采集层、 视频识别层和识别输出 层； 根据所述视频采集层， 获得目标视频段， 其中， 所述目标视频段为采集教师在考场中的 行为视频； 分析所述目标视频 段的所属行为 步骤， 获取识别特 征集合； 将所述目标视频段输入所述视频识别层中， 根据 所述识别特征集合对所述目标视频段 中的每一视频帧进行 特征定位， 输出 特征识别帧集 合； 判断所述特征识别帧集合是否满足预设特征识别率， 若所述特征识别帧集合满足所述 预设特征识别率， 获取行为检测指令， 其中， 所述预设特征识别率为判定特征完备性的 限定 条件； 根据所述行为检测指令， 将所述特征识别帧集合输入所述视频识别层中嵌有的行为变 化检测模型中， 获取用于标识行为变化异常的行为检测结果； 将所述行为检测结果 通过所述识别输出层进行输出； 其中， 判断所述特 征识别帧集 合是否满足预设特 征识别率， 所述方法还 包括： 若所述特 征识别帧集 合不满足所述预设特 征识别率， 获取 特征添加指令； 根据所述特 征添加指令， 对所述目标视频 段进行新增特 征分析， 获取新增特 征集合； 根据所述 新增特征集合对每一视频帧进行 特征定位， 输出新增识别帧集 合； 将所述新增识别帧集 合对应添加至所述特 征识别帧集 合中。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 分析所述目标视频段的所属行为步骤， 获取 识别特征集合， 所述方法还 包括： 通过对所述目标视频段进行所属行为步骤分析， 按照各个行为步骤划分所述目标视频 段， 输出视频 段划分结果； 根据所述视频段划分结果， 确定各个划分段对应的特征关键点， 其中， 所述特征关键点 为教师用户在对应行为 步骤中存在行为变化相关性的人体关键点； 根据所述特 征关键点， 输出 所述识别特 征集合。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取N个特征关键点， 其中， 所述N个特征关键点为每一行为步骤对应的视频段中存在 行为变化的关键点； 通过对所述 N个特征关键点进行动态指数计算， 获取N个动态指数； 以所述N个动态指数， 对所述 N个特征关键点进行排序， 输出关键点序列； 将所述关键点序列中的首序作为所述特 征关键点输出。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述特征识别帧集合输入所述视频识别层 中嵌有的行为变化检测模型中之前， 所述方法还 包括： 通过对所述特 征识别帧集 合进行周期分析， 获取周期节点 集合； 按照所述周期节点集合对所述特征识别帧集合进行周期节点标识， 输出周期特征识别 帧； 将所述周期特 征识别帧输入所述行为变化检测模型中进行 行为变化检测。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147872 B 25.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述特征识别帧集合输入所述行为变化检测模型中， 根据所述行为变化检测模型， 获取行为停滞性和行为轨 迹性； 根据所述行为停滞性和所述行为轨迹性进行异常概率计算， 获取行为变化检测结果， 其中， 所述行为变化检测结果包括行为异常概 率， 用于标识行为变化异常的行为检测结果。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述系统还包括动作传感器， 所述方法还包 括： 根据所述新增 识别帧集合和所述特征识别帧集合进行特征识别率计算， 判断是否满足 所述预设特 征识别率； 若不满足所述预设特征识别率， 启动所述动作传感器对用户进行动作数据采集， 获取 实时传感数据； 将所述实时传感数据作为辅助数据源， 输入所述视频识别层中进行 行为变化检测。 7.一种考场中教师 行为的检测系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 平台搭建模块， 所述平台搭建模块用于搭建行为检测平台， 其中， 所述行为检测平台包 括视频采集层、 视频识别层和识别输出层； 视频段获取模块， 所述视频段获取模块用于根据 所述视频采集层， 获得目标视频段， 其 中， 所述目标视频 段为采集教师在考场中的行为视频； 特征获取模块， 所述特征获取模块用于分析所述目标视频段的所属行为步骤， 获取识 别特征集合； 特征定位模块， 所述特征定位模块用于将所述目标视频段输入所述视频识别层中， 根 据所述识别特征集合对所述目标视频段中的每一视频帧进 行特征定位， 输出特征识别帧集 合； 识别率判断模块， 所述识别率判断模块用于判断所述特征识别帧集合是否满足预设特 征识别率， 若所述特征识别帧集合满足所述预设特征识别率， 获取行为检测指令， 其中， 所 述预设特 征识别率 为判定特 征完备性的限定条件； 行为检测模块， 所述行为检测模块用于根据所述行为检测指令， 将所述特征识别帧集 合输入所述视频识别 层中嵌有的行为变化检测模型中， 获取用于标识行为变化异常的行为 检测结果； 结果输出模块， 所述结果输出模块用于将所述行为检测结果通过所述识别输出层进行 输出； 指令获取模块， 所述指令获取模块用于若所述特征识别帧集合不满足所述预设特  征 识别率， 获取 特征添加指令； 新增特征分析模块， 所述新增特征分析模块用于根据所述特征添加指令， 对所述目标 视频段进行新增特 征分析， 获取新增特 征集合； 特征定位模块， 所述特征定位模块用于根据 所述新增特征集合对每一视频帧进行特征 定位， 输出新增识别帧集 合； 识别帧添加模块， 所述识别帧添加模块用于将所述新增 识别帧集合对应添加至所述特 征识别帧集 合中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115147872 B 3