一种支持智能AI教学分析的录播系统的制作方法

一种支持智能ai教学分析的录播系统
技术领域
[0001]
本发明涉及音视频智能分析技术领域，尤其涉及一种支持智能ai教学分析的录播系统。


背景技术：

[0002]
在传统录播系统中，一般由一台录播机和多台摄像机及音视频采集设备组成，通过这些设备完成音视频采集录制。录制的音视频用于回看自检反思使用，但是有可能会出现录制周期长，录制次数多导致产生大量音视频文件，这些文件不仅增加高额的存储成本，也给使用者带来了麻烦，这样使用者需要花费大量时间寻找自己想要的录像文件，录像文件中的内容是否有价值需要使用者进行播放看才能确认，不能精准定位想要的内容。


技术实现要素：

[0003]
本发明的目的是提供一种支持智能ai教学分析的录播系统，该录播系统在不破坏现有装修环境和设备的情况下，能快速方便的使普通摄像机和录播机无缝支持ai教学分析。
[0004]
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0005]
一种支持智能ai教学分析的录播系统，所述系统包括专用媒体处理器、多个视频采集模块、语音采集模块、专用ai处理器，其中：
[0006]
所述多个视频采集模块将多路sdi或者hdmi/vga信号经过采集解码后，传输给所述专用媒体处理器；其中，所述多路sdi或者hdmi/vga信号包括教师图像、学生图像；
[0007]
所述语音采集模块将采集的mic信号经过放大、去噪、滤波处理后，将音频信号传输给所述专用媒体处理器；
[0008]
所述专用媒体处理器包括视频采集模块、音频降噪回声抑制模块和视频处理模块，其中：
[0009]
所述视频采集模块用于和外部的多个视频采集模块对接，接收外部的多个视频采集模块传输来的视频信号；
[0010]
所述音频降噪回声抑制模块用于和外部的语音采集模块对接，接收外部的语音采集模块传输来的音频信号，并对接收的音频信号进行降噪、回声消除处理；
[0011]
所述视频处理模块与所述视频采集模块和音频降噪回声抑制模块连接，用于对传输来的音视频信号进行整合处理；
[0012]
所述专用ai处理器与所述专用媒体处理器通过网络连接，用于对所述专用媒体处理器处理后的音视频信号进行智能ai识别，包括人脸识别、行为分析、语音识别。
[0013]
由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述录播系统在不破坏现有装修环境和设备的情况下，能快速方便的使普通摄像机和录播机无缝支持ai教学分析，提高了系统的灵活性和效率性。
附图说明
[0014]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
[0015]
图1为本发明实施例提供的支持智能ai教学分析的录播系统的整体结构示意图；
[0016]
图2为本发明所举实例的录播系统结构示意图。
具体实施方式
[0017]
下面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。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
[0018]
下面将结合附图对本发明实施例作进一步地详细描述，如图1所示为本发明实施例提供的支持智能ai教学分析的录播系统的整体结构示意图，所述系统包括专用媒体处理器、多个视频采集模块、语音采集模块、专用ai处理器，其中：
[0019]
所述多个视频采集模块将多路sdi或者hdmi/vga信号经过采集解码后，传输给所述专用媒体处理器；其中，所述多路sdi或者hdmi/vga信号包括教师图像、学生图像；
[0020]
所述语音采集模块将采集的mic信号经过放大、去噪、滤波处理后，将音频信号传输给所述专用媒体处理器；
[0021]
所述专用媒体处理器包括视频采集模块、音频降噪回声抑制模块和视频处理模块，其中：
[0022]
所述视频采集模块用于和外部的多个视频采集模块对接，接收外部的多个视频采集模块传输来的视频信号；
[0023]
所述音频降噪回声抑制模块用于和外部的语音采集模块对接，接收外部的语音采集模块传输来的音频信号，并对接收的音频信号进行降噪、回声消除处理；
[0024]
所述视频处理模块与所述视频采集模块和音频降噪回声抑制模块连接，用于对传输来的音视频信号进行整合处理；
[0025]
所述专用ai处理器与所述专用媒体处理器通过网络连接，用于对所述专用媒体处理器处理后的音视频信号进行智能ai识别，包括人脸识别、行为分析、语音识别。
[0026]
具体实现中，所述多个视频采集模块通过教师手动操控摄像机来实现，或由终端设备自动跟踪教师和学生来进行视频采集。
[0027]
所述专用ai处理器与所述专用媒体处理器同时支持pciex2和1g网络连接，通过pcie进行原始数据交互，通过网络来访问所述专用ai处理器的内部业务和编码后的音视频数据。
[0028]
另外，上述专用ai处理器所进行的行为分析包括但不限于：目标定位、站立、背坐、趴桌、骨架识别；
[0029]
所进行的语音识别包括但不限于：普通话、英语、方言、少数民族语言。
[0030]
具体实现中，专用ai处理器对专用媒体处理器处理后的音视频信号进行智能ai识
别的过程具体为：
[0031]
所述专用ai处理器获取专用媒体处理器处理后的音视频信号以及ai分析数据库；所述ai分析数据库中包含训练好的数据样本；将获取的音视频信号和所述ai分析数据库中的数据样本进行比对，形成有效的分析数据，包括人脸识别、行为分析、语音识别、ocr识别等。
[0032]
上述专用ai处理器进行智能ai识别后的结果能通过远程方式实时进行查看，并提供接口支持录播的视频直播和平台对接。
[0033]
举例来说，如图2所示为本发明所举实例的录播系统结构示意图，该系统是在常态化录播基础上进行优化，将cpu替换为专用媒体处理器，在业务功能上完全支持常态化录播的业务，即通过实现前端视频采集、转换、图像锐化、去噪、增强、缩放等必要的视频处理，相对普通录播，图像更加清晰、通透、流畅。
[0034]
在对采集的教师和学生的视频数据进行完全处理后，进行h264/h265的压缩编码，主码流进行视频录制，实现回看，副码流进行网络直播，供学生实时观看；
[0035]
该录播系统内置有专用ai处理器，内部通过千兆网络和pcie与专用媒体处理器进行连接，所述专用媒体处理器将原始数据yuv通过pcie传输给该专用ai处理器；然后该专用ai处理器获取视频和ai分析数据库，将获取的实时视频和训练好的ai分析数据库中的数据样本进行比对，形成有效的分析数据，包含人脸识别、行为识别、语音识别、ocr识别等；
[0036]
然后再将处理结果通过网络返回给专用媒体处理器，或者由操作人员通过外部访问本机进行实时观看分析结果。
[0037]
值得注意的是，本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
[0038]
综上所述，本发明实施例所述系统在不破坏现有装修环境和设备的情况下，能快速方便的更新传统录播系统，使传统录播系统带有ai教学分析功能，解决海量资源存储和海量资源精准定位问题将传统录播系统赋能ai分析功能，从而实现ai服务教育。
[0039]
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披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。