[发明专利]一种图像处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种图像处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明实施例通过获取一个教师视频流和至少一个学生视频流，在每个所述视频流中抽取多张图像，然后通过预先训练的人脸检测模型，确定所述多张图像中的至少一张待处理图像，再确定每张所述待处理图像的图像特征，最后根据所述至少一张待处理图像对应的图像特征确定所述一组视频流的等级。通过上述方法，确定出所述一组视频流的等级之后，可以根据所述一组视频流的等级对教师和学生共同完成的课程进行评价，由于对教学过程中教师和学生的进行自动检测，减少了人力消耗，提高了检测效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。

背景技术

随着互联网应用的发展，在线教学和视频会议的出现，改变了人们的传统的教学方式以及工作方式，在人们的日常生活使用越来越广泛，以在线教学为例，在线教学平台有大量的学生用户，因此需要大量的教师对学生进行教学，但是在线教学过程中，教师和学生的上课环境比较随意，教师和学生的上课状态存在很大的波动性，容易出现困倦、精神不集中等情况，导致课程质量不佳，影响学习效率；在线教学平台的员工可以对教师的教学过程和学生的上课过程进行人工检测，检测教师和学生的状态，将其生成检测报告发送给教师或学生，但是由于在线教学平台的教师和学生众多，通过人工监控会造成大量的人力消耗，且效率较低。

综上所述，如何既能对教学过程中教师和学生进行检测，又能减少人力消耗，提高检测效率，是目前需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图像处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备，对教学过程中教师和学生的进行自动检测，减少了人力消耗，提高了检测效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理的方法，该方法包括：

获取一组视频流，其中，所述一组视频流中包括至少两个视频流，所述至少两个视频流包括一个教师视频流和至少一个学生视频流；

在每个所述视频流中抽取多张图像；

通过预先训练的人脸检测模型，确定所述多张图像中的至少一张待处理图像，其中，所述待处理图像中包括人脸；

确定每张所述待处理图像的图像特征；

根据所述至少一张待处理图像对应的图像特征确定所述一组视频流的等级。

优选地，所述图像特征包括笑脸特征、人脸角度特征、以及特定手势特征中的至少一项。

优选地，当所述图像特征为笑脸特征时，所述确定每张所述待处理图像的图像特征，具体包括：

通过预先训练的笑脸检测模型，确定所述待处理图像中的笑脸特征。

优选地，当所述图像特征为人脸角度特征时，所述确定每张所述待处理图像的图像特征，具体包括：

通过预先训练的人脸角度检测模型，确定所述待处理图像中的人脸角度特征。

优选地，当所述图像特征为特定手势特征时，所述确定每张所述待处理图像的图像特征，具体包括：

通过预先训练的特定手势检测模型，确定所述待处理图像中的特定手势特征。

优选地，所述根据所述至少一张待处理图像对应的图像特征确定所述一组视频流的等级，具体包括：

根据所述至少一张待处理图像对应的图像特征确定所述一组视频流的视觉指标，其中，所述视觉指标包括人脸数量、笑脸数量、正脸数量、专注总时长、分时段专注时长、以及手势数量中的至少一项；

根据所述视觉指标确定所述一组视频流的等级。

优选地，该方法还包括：