远程教育定向场景解析系统

专利主权项内容

1.一种远程教育定向场景解析系统，其特征在于，所述系统包括：动态拍摄器件，设置在执行远程教育的用户监控的监控终端内，用于基于上一帧监控画面是否存在运动对象确定本帧监控画面的解析度，并在上一帧监控画面存在运动对象时，提升本帧监控画面的解析度，以及在上一帧监控画面不存在运动对象时，降低本帧监控画面的解析度；锐化处理设备，设置在所述监控终端内且与所述动态拍摄器件连接，用于对接收到的本帧监控画面执行基于USM滤镜的画面内容锐化处理，以获得并输出相应的锐化处理图像；邻域插值设备，与所述锐化处理设备连接，用于对接收到的锐化处理图像执行三次多项式插值处理，以获得并输出相应的插值处理图像；空间滤波设备，与所述邻域插值设备连接，用于对接收到的插值处理图像执行平滑空间滤波处理，以获得并输出相应的空间滤波图像；初级处理机构，设置在所述监控终端内且与所述空间滤波设备连接，用于基于人体手部的灰度成像特征检测人体手部在待处理画面中的图像分块以作为第一类型分块，基于橡皮的灰度成像特征检测橡皮在待处理画面中的图像分块以作为第二类型分块；次级处理机构，与所述初级处理机构连接，用于引用AI分析模型基于第一类型分块的边缘的曲线长度、第二类型分块的边缘的曲线长度、第一类型分块的各个像素点的景深值以及第二类型分块的各个像素点的景深值智能分析人体手部和橡皮是否接触；现场警示机构，与所述次级处理机构连接，用于在智能分析人体手部和橡皮接触时，发出分心动作检测信号并进行相应的预警操作；其中，引用AI分析模型基于第一类型分块的边缘的曲线长度、第二类型分块的边缘的曲线长度、第一类型分块的各个像素点的景深值以及第二类型分块的各个像素点的景深值智能分析人体手部和橡皮是否接触包括：所述AI分析模型为执行完设定数目的各次训练后的卷积神经网络，所述设定数目的取值与待处理画面的长度和宽度的乘积正向关联。