基本信息
- 项目名称：
- 基于计算机视觉和移动计算的自习室使用情况实时报告系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作A类
- 简介：
- 本项目基于计算机视觉算法和移动计算技术，设计并实现了数据采集、图像处理、信息融合以及用户交互模块，构成一套完整的自习室使用情况实时报告系统。本系统利用现有的监控设备采集自习室的实时图像，再对图像中的空座位进行检测和计数。通过网站和移动客户端收集用户对教室使用情况的反馈并用一组数学模型对这些信息进行融合，将最适合上自习的教室推荐给用户。实验表明系统反馈数据准确有效，部署快捷、成本低。
- 详细介绍：
- 1999年高考扩招以来，国内高校大学生数量逐年增加。在全国的绝大多数高校中，找自习室难的现象变得越来越普遍，在期末考试和研究生入学考试前夕，一些同学为了找到一个座位有时甚至要花费半个小时以上的时间，可谓“一座难求” 2003年，由哈尔滨工程大学大三学生郝雨创作的说唱歌曲《大学自习曲》红遍大江南北，这首歌曲不但真实描绘了大学生找自习室难的客观现状，还一针见血的解释了找自习室难的两点原因：第一，上自习的同学在空间上不均匀分布，经常出现一些教室人满为患，而另外一些教室却无人问津的情况。第二，无法提前获悉教室的实际情况，例如在最近的几个小时内是否有课或有其他活动占用，教室是否安静，是否有可用的电源插座等等。 本项目基于计算机视觉算法和移动计算技术，设计并实现了从数据采集到信息发布的一整套自习室使用情况实时报告系统。 图像识别子系统利用教室现有的监控设备获取教室的实时图像，并通过计算机视觉技术，对图像中的空座位进行检测和计数。我们在该子系统中采用了3种不同的算法，以适应不同的监控设备。通过这些算法，我们的系统同时对灰度图像和彩色图像提供支持。综合这些方法，我们可以对空座位进行计数，也可得到自习室占座的比例。 用户交互子系统包含一个Web前端和包含LBS(Location Based Service)支持的移动终端，以提供用户友好的信息查询服务。在该子系统中，我们综合运用了近年来互联网上最流行的热门技术。我们的查询系统运用SNS(Social Network Service)的思想，提供了一个类似于微博的模块，同学可以通过网站和移动客户端进行交流，即时的反馈自己所在教室的使用情况。在支持定位的移动设备上，包含LBS支持的移动客户端会根据地理位置信息自动帮助用户选择当前所在的教学楼，以降低操作的复杂性。另外软件还可以提示距离用户最近的空闲自习室。 信息融合子系统通过一组数学模型，对教务处课程信息、图像处理子系统输出的空座信息以及移动终端用户反馈的信息进行分析。综合评价教室的使用情况，给上自习的同学提供一个最适合自习的教室列表。通过对比SNS数据和图像识别数据的差异，我们可以尽可能的消除图像处理可能存在的误差，并对图像识别算法进行有针对性的改进。另外，该子系统还可以监控用户的行为，对恶意扰乱系统运行的用户予以剔除。
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作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 在全国的大部分高校，找自习室难的情况十分普遍。为了应对这些问题，不少学校推出了专用的自习室查询网站。但这些网站无法实时反映教室的人数，也无法应对课程安排的临时变化，因此对学生选择自习室的指导意义不大。由于绝大多数高效的教室都已安装了监控摄像头，我们的想法是利用教室现有的监控设备，通过计算机视觉算法从教室的监控录像中检测出空座位，以实时的了解教室的使用情况。 本项目立足实际，创造性的将计算机视觉技术和移动计算应用于自习室查询。从近年来特别流行的社交网络（SNS）技术中获得启发，设计了带有用户交互功能的WAP网页和移动客户端，其中WAP客户端还使用了最近才在智能设备上流行的定位服务（LBS）特性。本项目本身具有很高的应用价值，技术实现上具有一定的前瞻性。
科学性、先进性
- 本项目运用的计算机视觉技术历史不长，是近年来研究十分活跃的领域。本项目的一项创新是将SNS的思想引入了该系统，社交网络是拥有最多用户的互联网技术，具有极高的用户认可度。在移动终端中使用的LBS技术是近来才逐渐流行的新兴技术。调查显示，目前在国内尚无具有类似交互功能的自习室查询系统，而基于计算机视觉的方法更是首次出现。综上所述，本项目具有较强的创新性和前瞻性。
获奖情况及鉴定结果
- 北京师范大学“京师杯”课外学术科技作品竞赛一等奖 2009年北京市大学生科学研究与创业行动计划获准项目
作品所处阶段
- 整合测试和产品化
技术转让方式
- 技术合作
作品可展示的形式
- 产品，现场演示，图片，录像
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 本项目从实际问题出发，提出并设计了一整完整的教室使用情况查询系统。其中运用的方法具有较强的创新性前瞻性。我们项目组在北京的四所高校进行了大量的实验。我们挑选了采用不同桌椅的教室，拍摄了数码照片并进行了分析。这些教室基本涵盖了北京市常见的自习室的条件，具有很强的代表性。实验表明，图像识别算法具有较高的准确率，实验中识别的准确率在90%左右，最低的准确率也在85%以上。图像处理算法对光照和图像噪声不敏感，具有较高的鲁棒性。 高考扩招以来，找自习室难的现象越来越普遍。因此本项目在全国的高校都有很高的推广价值。而引入本系统只需要教室安装有监控摄像机，在走访调查中我们发现在北京市的高校中，教室中有监控摄像机的比例几乎达到了100%，因此引入本系统不需要复杂的部署工作。即使没有监控摄像机，仅利用本系统的用户交互子系统，可以得到由用户反馈的教室使用情况，也具有较高的参考价值。
同类课题研究水平概述
- 一些高校意识到了找自习室难问题，不少学校通过教务管理系统公开了全校课表供同学查阅。但这些课表通常以教室为单位，查阅十分不便。近年来一些学生开发的，支持更方便查询的自习室查询系统也相继上线。但这些系统功能类似，基本上就是对各个教室的课表进行一个简单的整合，帮助同学们选择没有课的教室上自习。然而这不能解决同学上自习在空间上分布不均匀的问题。而这些系统由于数据更新缓慢、操作繁琐、缺乏交互性和良好的移动终端，也无法很好的解决教室被临时占用的问题。 实时的获取自习室使用情况，对节约同学的宝贵时间以及提高教室利用率、降低能耗方面都有积极的意义。在对北京市各大高校的调研中，没有找到支持类似特性的自习室查询系统。本文中将计算机视觉、定位服务和社交网络应用于自习室查询，在国际范围内未找到类似的研究。
