基于深度学习的自习室座位状态检测方法与座位管理系统

    公开(公告)号:CN110941984B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN201910909547.6

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自习室座位状态检测方法与座位管理系统,涉及教学资源管理技术领域,其采用计算机视觉的方式代替传统的硬件点阵等来实现的座位使用情况检测,减少了硬件资源的使用;采用基于深度学习的目标检测算法进行物体检测,比传统的目标检测算法有更高的检测精度;能够在不增加任何额外硬件的情况下判断占座;不仅可以得到自习室的上座率,而且可以得到每一个座位的使用情况;系统无意识、非强制且人性化;系统不仅可以方便学生,也能方便管理者还能为一些该方面的研究者提供数据支持。

    基于深度学习的自习室座位状态检测方法与座位管理系统

    公开(公告)号:CN110941984A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201910909547.6

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自习室座位状态检测方法与座位管理系统,涉及教学资源管理技术领域,其采用计算机视觉的方式代替传统的硬件点阵等来实现的座位使用情况检测,减少了硬件资源的使用;采用基于深度学习的目标检测算法进行物体检测,比传统的目标检测算法有更高的检测精度;能够在不增加任何额外硬件的情况下判断占座;不仅可以得到自习室的上座率,而且可以得到每一个座位的使用情况;系统无意识、非强制且人性化;系统不仅可以方便学生,也能方便管理者还能为一些该方面的研究者提供数据支持。

    自习室座位使用情况检测装置

    公开(公告)号:CN210075444U

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201921460362.3

    申请日:2019-09-04

    Abstract: 本实用新型公开了一种自习室座位使用情况检测装置,涉及自习室管理技术领域,该检测装置为第一个专用的基于计算机视觉的自习室座位检测装置,不仅是一个图像采集器,还集图像处理与理解分析设备于一体,与现有技术的监控摄像头相比,其功能全面;该装置为一个整体,安装、维护简单、而且较于硬件检测阵列,节约了大量硬件资源;该装置中的摄像头具有两个活动自由度,在自习室中的监控区间大,能够获取自习室中所有的座位使用情况图像;该装置具有良好的散热性能,不会因为在原有摄像头的基础上增加了其它部件,而使其使用环境温度增加,各功能部件的使用性能更佳;加速器为神经计算棒,利于部署深度学习模型。

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