一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统

技术领域

本发明属于疲劳监测技术领域，尤其涉及一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统。

背景技术

疲劳是一种人体状态，一般人体在长期注意力集中于某一件事物或者完成某一件工作时，都会产生疲劳的状态，疲劳后，注意力会出现衰退，意识模糊，会对于进行的活动产生一定负面影响，孩子们在学习时，会由于兴趣不足而产生疲劳，为了将人体状态从疲劳状态拉回正常状态往往需要推送一些有乐趣的内容，使孩子们记忆力重新集中。

现如今的一些乐趣学习推送系统，在对于人体进行疲劳监测时，往往只通过某一方面进行疲劳判定，例如对于人体面部特征分析，判断疲劳状态，虽然大多情况下可判断人体疲劳状态，但判断结果无法达到精准的要求，同时推送的乐趣学习无法全面性满足孩子们的喜好，使用效果受限，为了解决这一问题，亟待需要一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决现如今的一些乐趣学习推送系统，在对于人体进行疲劳监测时，往往只通过某一方面进行疲劳判定，例如对于人体面部特征分析，判断疲劳状态，虽然大多情况下可判断人体疲劳状态，但判断结果无法达到精准的要求，同时推送的乐趣学习无法全面性满足孩子们的喜好的问题，而提出的一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统，包括视频监测模块，所述视频监测模块的输出端与监控视频获取模块的输入端相连接，所述监控视频获取模块的输出端分别与视频反馈导出模块及人像视频抠出处理模块的输入端电性连接，所述视频反馈导出模块的输出端与接收终端模块的输入端通信连接。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述人像视频抠出处理模块的输出端与人像视频分析模块的输入端电性连接，所述人像视频分析模块及疲劳状态学习模块的输出端与疲劳判定模块的输入端相连接，所述疲劳判定模块的输出端与乐趣学习推送单元的输入端相连接。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述监控视频获取模块获取视频片段时间为30-40S，所述接收终端模块为手机、笔记本电脑中的一种或多种，所述疲劳状态学习模块学习内容为疲劳状态下的人体面部特征与疲劳状态下的人体姿态特征。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述人像视频抠出处理模块包括图像消噪模块，所述图像消噪模块的输出端与图像像素调节模块的输入端相连接，所述图像像素调节模块的输出端与图像色彩均衡模块的输入端相连接，所述图像色彩均衡模块的输出端与图像分割模块的输入端相连接。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述人像视频分析模块包括人体姿态特征提取模块与脸部特征提取模块，所述人体姿态特征提取模块的输出端与姿态特征对比模块的输入端相连接，所述姿态特征对比模块的输出端与二级判定单元的输入端相连接。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述脸部特征提取模块的输出端与脸部特征对比模块的输入端相连接，所述脸部特征对比模块的输出端与一级判定单元的输入端相连接，所述一级判定单元及二级判定单元的输出端均与综合判定模块的输入端相连接。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述乐趣学习推送单元包括个人信息录入模块与云数据库，所述个人信息录入模块的输出端与数据上传模块的输入端相连接，所述数据上传模块的输出端与数据处理模块的输入端相连接，所述数据处理模块及云数据库的输出端均与乐趣学习单元的输入端相连接。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述乐趣学习单元的输出端与乐趣学习提取模块的输入端相连接，所述乐趣学习提取模块的输出端与乐趣学习导出模块的输入端相连接，所述个人信息录入模块包括个人的性别、喜好与年龄。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述数据处理模块包括年龄段匹配模块，所述年龄段匹配模块的输出端与性别匹配模块的输入端相连接，所述性别匹配模块的输出端与喜好匹配模块的输入端相连接。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明中，通过在内设置有疲劳监测模块，设置有人体姿态监测与脸部特征监测，实现了对于人体的二级监测效果，可通过对于人体面部特征结合人体姿态特征进行人体疲劳判断，可大大提高对于人体疲劳判断的精准度，不易出现误差，判断全面性较高，从而利于后续的乐趣学习的推送准确度，同时针对于提取的人像图像设置有专门的图像处理模块，可有效提升图像质量，以提高后续特征识别及对比时的准确度，进一步提高了疲劳判定准确度，同时推送的乐趣学习内容可有效根据用户的年龄、性别与喜好进行自动推送，可大大提升该系统的应用效果，对于缓解用户疲劳也有积极作用，同时监控的适配也可同步发送至家长处，家长也可了解孩子们的实时状态。

附图说明

图1为一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统的模块结构示意图。

图2为一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统中人像视频抠出处理模块的子模块结构示意图。

图3为一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统中人像视频分析模块的子模块结构示意图。

图4为一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统中乐趣学习推送单元的子模块结构示意图。

图5为一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统中数据处理模块的子模块结构示意图。

图例说明：

1、人像视频抠出处理模块；2、人像视频分析模块；3、乐趣学习推送单元；301、数据处理模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统，包括视频监测模块，所述视频监测模块的输出端与监控视频获取模块的输入端相连接，所述监控视频获取模块的输出端分别与视频反馈导出模块及人像视频抠出处理模块1的输入端电性连接，所述视频反馈导出模块的输出端与接收终端模块的输入端通信连接，所述人像视频抠出处理模块1的输出端与人像视频分析模块2的输入端电性连接，所述人像视频分析模块2及疲劳状态学习模块的输出端与疲劳判定模块的输入端相连接，所述疲劳判定模块的输出端与乐趣学习推送单元3的输入端相连接，所述监控视频获取模块获取视频片段时间为30S，所述接收终端模块为笔记本电脑，所述疲劳状态学习模块学习内容为疲劳状态下的人体面部特征与疲劳状态下的人体姿态特征；

所述人像视频抠出处理模块1包括图像消噪模块，所述图像消噪模块的输出端与图像像素调节模块的输入端相连接，所述图像像素调节模块的输出端与图像色彩均衡模块的输入端相连接，所述图像色彩均衡模块的输出端与图像分割模块的输入端相连接；

所述人像视频分析模块2包括人体姿态特征提取模块与脸部特征提取模块，所述人体姿态特征提取模块的输出端与姿态特征对比模块的输入端相连接，所述姿态特征对比模块的输出端与二级判定单元的输入端相连接，所述脸部特征提取模块的输出端与脸部特征对比模块的输入端相连接，所述脸部特征对比模块的输出端与一级判定单元的输入端相连接，所述一级判定单元及二级判定单元的输出端均与综合判定模块的输入端相连接；

通过设置有人体姿态监测与脸部特征监测，实现了对于人体的二级监测效果，可通过对于人体面部特征结合人体姿态特征进行人体疲劳判断，可大大提高对于人体疲劳判断的精准度，不易出现误差，判断全面性较高，从而利于后续的乐趣学习的推送准确度，同时针对于提取的人像图像设置有专门的图像处理模块，可有效提升图像质量，以提高后续特征识别及对比时的准确度，进一步提高了疲劳判定准确度；

所述乐趣学习推送单元3包括个人信息录入模块与云数据库，所述个人信息录入模块的输出端与数据上传模块的输入端相连接，所述数据上传模块的输出端与数据处理模块301的输入端相连接，所述数据处理模块301及云数据库的输出端均与乐趣学习单元的输入端相连接，所述乐趣学习单元的输出端与乐趣学习提取模块的输入端相连接，所述乐趣学习提取模块的输出端与乐趣学习导出模块的输入端相连接，所述个人信息录入模块包括个人的性别、喜好与年龄；

所述数据处理模块301包括年龄段匹配模块，所述年龄段匹配模块的输出端与性别匹配模块的输入端相连接，所述性别匹配模块的输出端与喜好匹配模块的输入端相连接；

通过设置乐趣学习推送单元3，该乐趣学习推送单元3推送的乐趣学习内容可有效根据用户的年龄、性别与喜好进行自动推送，可大大提升该系统的应用效果，对于缓解用户疲劳也有积极作用，同时监控的适配也可同步发送至家长处，家长也可了解孩子们的实时状态。

实施例2

请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统，包括视频监测模块，所述视频监测模块的输出端与监控视频获取模块的输入端相连接，所述监控视频获取模块的输出端分别与视频反馈导出模块及人像视频抠出处理模块1的输入端电性连接，所述视频反馈导出模块的输出端与接收终端模块的输入端通信连接，所述人像视频抠出处理模块1的输出端与人像视频分析模块2的输入端电性连接，所述人像视频分析模块2及疲劳状态学习模块的输出端与疲劳判定模块的输入端相连接，所述疲劳判定模块的输出端与乐趣学习推送单元3的输入端相连接，所述监控视频获取模块获取视频片段时间为35S，所述接收终端模块为手机，所述疲劳状态学习模块学习内容为疲劳状态下的人体面部特征与疲劳状态下的人体姿态特征；

所述人像视频抠出处理模块1包括图像消噪模块，所述图像消噪模块的输出端与图像像素调节模块的输入端相连接，所述图像像素调节模块的输出端与图像色彩均衡模块的输入端相连接，所述图像色彩均衡模块的输出端与图像分割模块的输入端相连接；

所述人像视频分析模块2包括人体姿态特征提取模块与脸部特征提取模块，所述人体姿态特征提取模块的输出端与姿态特征对比模块的输入端相连接，所述姿态特征对比模块的输出端与二级判定单元的输入端相连接，所述脸部特征提取模块的输出端与脸部特征对比模块的输入端相连接，所述脸部特征对比模块的输出端与一级判定单元的输入端相连接，所述一级判定单元及二级判定单元的输出端均与综合判定模块的输入端相连接；

通过设置有人体姿态监测与脸部特征监测，实现了对于人体的二级监测效果，可通过对于人体面部特征结合人体姿态特征进行人体疲劳判断，可大大提高对于人体疲劳判断的精准度，不易出现误差，判断全面性较高，从而利于后续的乐趣学习的推送准确度，同时针对于提取的人像图像设置有专门的图像处理模块，可有效提升图像质量，以提高后续特征识别及对比时的准确度，进一步提高了疲劳判定准确度；

所述乐趣学习推送单元3包括个人信息录入模块与云数据库，所述个人信息录入模块的输出端与数据上传模块的输入端相连接，所述数据上传模块的输出端与数据处理模块301的输入端相连接，所述数据处理模块301及云数据库的输出端均与乐趣学习单元的输入端相连接，所述乐趣学习单元的输出端与乐趣学习提取模块的输入端相连接，所述乐趣学习提取模块的输出端与乐趣学习导出模块的输入端相连接，所述个人信息录入模块包括个人的性别、喜好与年龄；

所述数据处理模块301包括年龄段匹配模块，所述年龄段匹配模块的输出端与性别匹配模块的输入端相连接，所述性别匹配模块的输出端与喜好匹配模块的输入端相连接；

通过设置乐趣学习推送单元3，该乐趣学习推送单元3推送的乐趣学习内容可有效根据用户的年龄、性别与喜好进行自动推送，可大大提升该系统的应用效果，对于缓解用户疲劳也有积极作用，同时监控的适配也可同步发送至家长处，家长也可了解孩子们的实时状态。

实施例3

请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种根据疲劳监测自动推送乐趣学习系统，包括视频监测模块，所述视频监测模块的输出端与监控视频获取模块的输入端相连接，所述监控视频获取模块的输出端分别与视频反馈导出模块及人像视频抠出处理模块1的输入端电性连接，所述视频反馈导出模块的输出端与接收终端模块的输入端通信连接，所述人像视频抠出处理模块1的输出端与人像视频分析模块2的输入端电性连接，所述人像视频分析模块2及疲劳状态学习模块的输出端与疲劳判定模块的输入端相连接，所述疲劳判定模块的输出端与乐趣学习推送单元3的输入端相连接，所述监控视频获取模块获取视频片段时间为40S，所述接收终端模块为手机与笔记本电脑，所述疲劳状态学习模块学习内容为疲劳状态下的人体面部特征与疲劳状态下的人体姿态特征；

所述人像视频抠出处理模块1包括图像消噪模块，所述图像消噪模块的输出端与图像像素调节模块的输入端相连接，所述图像像素调节模块的输出端与图像色彩均衡模块的输入端相连接，所述图像色彩均衡模块的输出端与图像分割模块的输入端相连接；

所述人像视频分析模块2包括人体姿态特征提取模块与脸部特征提取模块，所述人体姿态特征提取模块的输出端与姿态特征对比模块的输入端相连接，所述姿态特征对比模块的输出端与二级判定单元的输入端相连接，所述脸部特征提取模块的输出端与脸部特征对比模块的输入端相连接，所述脸部特征对比模块的输出端与一级判定单元的输入端相连接，所述一级判定单元及二级判定单元的输出端均与综合判定模块的输入端相连接；

通过设置有人体姿态监测与脸部特征监测，实现了对于人体的二级监测效果，可通过对于人体面部特征结合人体姿态特征进行人体疲劳判断，可大大提高对于人体疲劳判断的精准度，不易出现误差，判断全面性较高，从而利于后续的乐趣学习的推送准确度，同时针对于提取的人像图像设置有专门的图像处理模块，可有效提升图像质量，以提高后续特征识别及对比时的准确度，进一步提高了疲劳判定准确度；

所述乐趣学习推送单元3包括个人信息录入模块与云数据库，所述个人信息录入模块的输出端与数据上传模块的输入端相连接，所述数据上传模块的输出端与数据处理模块301的输入端相连接，所述数据处理模块301及云数据库的输出端均与乐趣学习单元的输入端相连接，所述乐趣学习单元的输出端与乐趣学习提取模块的输入端相连接，所述乐趣学习提取模块的输出端与乐趣学习导出模块的输入端相连接，所述个人信息录入模块包括个人的性别、喜好与年龄；

所述数据处理模块301包括年龄段匹配模块，所述年龄段匹配模块的输出端与性别匹配模块的输入端相连接，所述性别匹配模块的输出端与喜好匹配模块的输入端相连接；

通过设置乐趣学习推送单元3，该乐趣学习推送单元3推送的乐趣学习内容可有效根据用户的年龄、性别与喜好进行自动推送，可大大提升该系统的应用效果，对于缓解用户疲劳也有积极作用，同时监控的适配也可同步发送至家长处，家长也可了解孩子们的实时状态。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。