摘要
本公开涉及目标跟踪技术领域,提供了一种多目标跟踪驱动的学生级课堂参与度评估方法及系统,所述方法包括:首先获取课堂视频,对视频中的学生进行目标检测,确定每个学生目标的目标候选框;接着,利用多目标跟踪算法,对各目标候选框对应的学生目标进行连续跟踪,生成行为轨迹序列;然后,将行为轨迹序列与预存的学生身份信息匹配,建立身份与轨迹的对应关系;根据轨迹序列及预设的行为类别划分规则,确定各学生目标的行为频次数据,并据此计算课堂评分信息;最后,结合评分信息和目标评估条件,生成每个学生目标的评估信息。本实施例通过多目标跟踪技术实现了对学生个体化追踪以及对学生课堂参与度的量化评估。
技术关键词
学生
重叠面积
多尺度局部特征
身份
轨迹
多尺度特征提取
序列
视频
因子分析方法
主成分分析方法
全局特征提取
局部特征提取
图像
可视化窗口
度量
数据
算法
处理器