計算機視覺課堂實時考勤系統設計

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摘要：本文基于計算機視覺技術設計了一種課堂實時考勤系統，首先根據MVC架構搭建系統整體結構，然后設計了基于深度學習的計算機視覺模型用于人臉檢測和識別，并建立了關系型數據庫模型，最后通過Web服務實現實時考勤功能。本系統有利于學校課堂教學管理，具有一定的發展前景。

關鍵詞：計算機視覺；課堂考勤；深度學習；MCV架構

前言

隨著國家標準《智慧校園總體框架》（Smartcampusoverallframework）的，智慧校園的規劃與設計成為了校園建設的重點項目[1]。而課堂考勤作為學校教學管理、學生評價的重要組成部分，隨著物聯網技術、人工智能和移動通信技術的水平的提高與發展，更應該向著智能化、準確化的方向發展[2]。本文研究了的當前應用的課堂考勤方式，并做了進一步的分析，最終根據社會技術的革新與發展[3]，提出了一種基于計算機視覺的實時課堂考勤系統的設計。我們的主要工作是搭建了整個系統框架，包括數據庫系統、服務器、計算機視覺模型、網絡通信、圖像采集系統、客戶端和網絡通信系統。

1課堂考勤方式現狀

目前校園中主要的課堂考勤方式存在為兩種，分別是傳統的考勤方式和生物識別的考勤方式。如圖1所示，其中傳統的考勤方式包括點名考勤和通過校園卡進行考勤，點名考勤的方式仍然是高校中最常用的考勤手段，因它不受場地的限制，可以根據點名冊直接核對現場的學生信息，但這種方式存在的缺點就是花費時間，影響上課效率，為此有些教師不進行點名，因此影響了考勤的效果。校園卡考勤解決了點名占用課堂時間的問題，但這種方式具有學生代考勤的漏洞，因為學生可以拿著別人的校園卡進行考勤。生物識別的考勤方式包括指紋考勤和人臉識別考勤，這些方式有效解決了傳統考勤方式代考勤的弊端，但這種方式受設備硬件的影響，識別能力太慢，尤其是在下課后學生較多，考勤簽退時容易發生擁擠等現象，具有安全隱患[4]。因此，為解決當前考勤方式存在的一些弊端，本文設計了一種基于計算機視覺的實時課堂考勤系統。

2系統設計基礎

2.1系統開發環境

本文設計的實時課堂考勤系統主要是使用Python開發語言，Python是目前最流行開發語言之一，主要應用于Web服務設計、大數據、人工智能等領域，它的主要優點是開發效率高、可擴展性強、跨平臺和具有可移植性等，滿足了本文系統的設計要求。另外，在開發過程還用到了基于Python的第三方軟件開發包，包括Flask用于搭建系統的Web服務器；PyQt5用于搭建系統的客戶端；OpenCV用于系統中對圖像視頻的處理；Tensoflow用于開發計算機視覺模型，搭建深度學習模型，完成人臉檢測和識別任務；Mysqlclient用于管理、訪問、查詢和更新Mysql數據庫。

2.2系統開發框架

本文設計的實時課堂考勤系統通信基于Web應用，因此選擇一個合適的服務架構有利于提高系統的開發和部署效率。目前較流行的Web應用主要有MVC（ModelViewController）和CMS（ContentManagementSystem）兩種架構。本文使用了基于Python和Flask搭建的MVC架構[5]，該架構如圖2所示，主要包括模型層、視圖層和控制器。使用該框架的優點是可將視圖層和業務邏輯層進行分離開發，提高開發效率，方便系統的部署、維護和管理。

3系統設計方式

3.1系統總結構設計

本文設計的實時課堂考勤系統的總體結構如圖3所示。根據MVC構架的設計，我們將該系統分為了模型層、控制器層和視圖層，另外還包括網絡通信設備。

3.2模型層設計

模型層主要是關系型數據庫模，MySQL是目前使用最多的關系型數據庫系統，也是學校管理系統使用最多的數據系統，為了更好地與學校管理系統兼容，我們選擇了MySQL數據庫，數據表之間的關系如圖4所示。

3.3控制器層設計

控制器層主要包括服務器應用軟件和計算機視覺模型，服務器應用軟件的功能包括系統通信配置、數據業務處理和系統各模塊間的調度。計算機視覺模型是實時課堂考勤系統的核心模塊，基于深度學習卷積神經網絡實現[6]，主要作用是進行人臉檢測和識別兩個部分，計算機視覺模型的工作流程如圖5所示。在人臉檢測階段使用VGG16檢測器作為主干網絡，為提高模型的檢測準確率，通過引入注意力模型和多尺度特征融合對網絡進行了優化，有效地從輸入圖片中提取人臉位置信息，得到人臉圖像。在人臉識別階段首先使用FaceNe人臉識別網絡提取人臉圖像的特征圖，然后通過決策樹算法與待檢測的人臉特征進行匹配，從而識別圖片中的學生信息。

3.4視圖層設計

本文設計的實時考勤系統的模型層主要包括圖像采集系統和客戶端。目前各學校教室內都安裝有監控設備，因此為節約成本和安裝消耗，圖像采集系統使用教室內的監控設備作為圖像采集系統，負責采集教室現場圖片。客戶端設計首先在本系統中采用應用程序接口，然后在教學管理系統中設計圖形化用戶界面，通過應用程序接口調用本系統的功能，從而減少資源浪費，方便維護和管理。

4實時考勤功能的實現

實時考勤功能的實現方式如圖6所示，首先系統啟動后，用戶可以隨時更新考勤信息，比如在數據庫中創建新的考勤表等。接著系統會自動讀取考勤表的信息，比如課程所在教室、上課時間。然后啟動考勤程序，進行簽到、簽退操作，并將考勤數據保存到考勤數據表中。整個系統啟動完成后可以自動運行，直到關閉系統，而且可以實時進行課堂考勤。

5結語

本文設計了一種基于計算機視覺的課堂實時考勤系統，可以有效地解決當前考勤方式影響上課效率、容易出現舞弊等缺點，滿足課堂考勤智能化、自動化的要求。未來工作我們將在現在系統的基礎上，進一步通過計算機視覺技術，檢測學生上課時的不規范行為，并納入教學管理和學生評價體系，促進智慧校園建設。

參考文獻

[1]高煜妤.人臉識別技術在智慧校園中的應用研究[J].電子測試,2018(17):129-130.

[2]周克輝,羅瑋,陳泰峰.高校學生考勤管理系統發展現狀和需求分析研究[J].電子測試,2019(22):53-55.

[3]鄭銀環.智慧課堂學生考勤管理研究與設計[J].現代信息科技,2019,3(09):1-4+7

[4]張正旺.基于人臉識別的課堂自動考勤系統[J].科技視界,2019(27):17-18.

[5]牛作東,李捍東.基于Python與flask工具搭建可高效開發的實用型MVC框架[J].計算機應用與軟件,2019,36(07):21-25.

[6]李倩玉,蔣建國,齊美彬.基于改進深層網絡的人臉識別算法[J].電子學報,2017,45(03):619-625.

作者：牛作東 李捍東 單位：貴州大學電氣工程學院