本申请涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种幼儿兴趣爱好推荐方法及系统。
背景技术
幼儿园课程对孩子的培养起了良好的作用，但是目前幼儿园仅是系统的进行课程，孩子的兴趣爱好并不能被家长发现，并着重的进行培养；针对相关技术中数据分析能力弱造成的无法确定孩子的兴趣爱好的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本申请的主要目的在于提供一种幼儿兴趣爱好推荐方法及系统，以解决无法通过数据分析推荐合适活动造成的孩子兴趣不能充分挖掘的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种幼儿兴趣爱好推荐方法。
根据本申请的幼儿兴趣爱好推荐方法包括：获取幼儿在课堂上的第一影像数据；根据所述第一影像数据确定所述第一用户的用户行为信息；根据所述用户行为信息生成第一兴趣爱好报告；将所述第一兴趣爱好报告推荐给所述所述幼儿的家长。所述幼儿的家长
进一步的，获取第一用户参加活动时的第一影像数据包括：通过摄像头拍摄获取幼儿在课堂上的第一影像数据；服务器接收所述第一影像数据。
进一步的，根据所述第一影像数据确定所述第一用户的用户行为信息包括：根据所述第一影像数据确定听课学生的肢体动作行为；根据所述第一影像数据确定听课学生的语音行为；根据所述第一影像数据确定授课老师的评论行为。
进一步的，根据所述用户行为信息生成第一兴趣爱好报告包括：根据所述用户行为信息确定听课学生的专注度；根据所述用户行为信息确定听课学生的参与度；根据所述用户行为信息确定授课老师对听课学生的评价等级；根据所述专注度、所述参与度以及所述评价等级生成听课学生的活动喜好评分；将所述专注度、所述参与度、所述评价等级和所述活动喜好评分汇总成所述第一兴趣爱好报告。
进一步的，还包括：比对多个所述第一兴趣爱好报告；根据比对结果给出所述第一用户的第一活动培训建议；将所述第一活动培训建议推荐给所述幼儿的家长。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种幼儿兴趣爱好推荐系统。
根据本申请的幼儿兴趣爱好推荐系统包括：获取模块，用于获取幼儿在课堂上的第一影像数据；确定模块，用于根据所述第一影像数据确定所述第一用户的用户行为信息；生成模块，用于根据所述用户行为信息生成第一兴趣爱好报告；第一推荐模块，用于将所述第一兴趣爱好报告推荐给所述所述幼儿的家长。
进一步的，所述获取模块包括：摄像单元，用于通过摄像头拍摄获取幼儿在课堂上的第一影像数据；接收单元，用于服务器接收所述第一影像数据。
进一步的，所述确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述第一影像数据确定听课学生的肢体动作行为；第二确定单元，用于根据所述第一影像数据确定听课学生的语音行为；第三确定单元，用于根据所述第一影像数据确定授课老师的评论行为。
进一步的，所述生成模块包括：专注度单元，用于根据所述用户行为信息确定听课学生的专注度；参与度单元，用于根据所述用户行为信息确定听课学生的参与度；等级单元，用于根据所述用户行为信息确定授课老师对听课学生的评价等级；评分单元，用于根据所述专注度、所述参与度以及所述评价等级生成听课学生的活动喜好评分；汇总单元，用于将所述专注度、所述参与度、所述评价等级和所述活动喜好评分汇总成所述第一兴趣爱好报告。
进一步的，还包括：比对模块，用于比对多个所述第一兴趣爱好报告；建议模块，用于根据比对结果给出所述第一用户的第一活动培训建议；第二推荐模块，用于将所述第一活动培训建议推荐给所述幼儿的家长。
在本申请实施例中，采用分析影像数据的方式，通过孩子在课堂上的影像数据确定用户行为信息，并将根据用户行为信息生成第一兴趣爱好报告发送给孩子的监护人，达到了提高数据分析能力的目的，从而可以实现确定孩子的兴趣爱好的技术效果，进而解决了数据分析能力弱造成的无法确定孩子的兴趣爱好的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1根据本申请第一实施例的幼儿兴趣爱好推荐方法示意图；
图2根据本申请第二实施例的幼儿兴趣爱好推荐方法示意图；
图3根据本申请第三实施例的幼儿兴趣爱好推荐方法示意图；
图4根据本申请第四实施例的幼儿兴趣爱好推荐方法示意图；
图5根据本申请第五实施例的幼儿兴趣爱好推荐方法示意图；
图6根据本申请第一实施例的幼儿兴趣爱好推荐系统示意图；
图7根据本申请第二实施例的幼儿兴趣爱好推荐系统示意图；
图8根据本申请第三实施例的幼儿兴趣爱好推荐系统示意图；
图9根据本申请第四实施例的幼儿兴趣爱好推荐系统示意图；
图10根据本申请第五实施例的幼儿兴趣爱好推荐系统示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本发明实施例，提供了一种幼儿兴趣爱好推荐方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤s102至步骤s108：
步骤s102、获取第一用户参加活动时的第一影像数据；
可以是云端服务器或本地大型计算机获取第一用户参加活动时的第一影像数据；
云端服务器或本地大型计算机通过无线网络获取第一影像数据；
无线网络可以是lpwan、wifi、gprs/2g/3g/4g/5g、蓝牙、zigbee、rfid等；提供多种无线通信方式，以提高网络适应性。
比如：云端服务器通过lpwan、wifi或gprs/2g/3g/4g/5g获取第一影像数据；
再比如：本地大型计算机通过lpwan、wifi、gprs/2g/3g/4g/5g、蓝牙、zigbee或rfid获取第一影像数据。
幼儿是指就读于幼儿园的学生；能够为有效挖掘儿童兴趣提供保障；
幼儿在课堂上可以完成课程学习；
学习的课程包括但不限于，语文、音乐、舞蹈、英语、数字、弹钢琴、绘画、手工制作；
第一影像数据通过检测装置检测得到，再通过无线网络传输至云端服务器或本地大型计算机上；
检测装置可以分布于教室内各个位置上；
优选的，可以每隔一定距离设置一检测装置，以保证能覆盖整个教室从而能够获取在上述区域内的任意一个儿童的影像。
为第一影像数据处理得到用户行为信息提供保障。
根据本发明实施例，优选的，如图2所示，在步骤s102中，获取第一用户参加活动时的第一影像数据包括：
步骤s202、通过摄像头拍摄获取幼儿在课堂上的第一影像数据；
步骤s204、服务器接收所述第一影像数据。
通过教室内分布的摄像头实时拍摄第一影像数据，从而云端服务器或大型计算机可以通过对上述影像数据的分析，得到第一用户的用户行为信息。
优选的，摄像头可以红外摄像头，仅当有人靠近进入红外检测范围时才会进入工作状态；能够尽可能的减小红外摄像头的消耗，降低使用成本。
步骤s104、根据所述第一影像数据确定所述第一用户的用户行为信息；
利用图像识别技术从影像中识别出第一影像数据中第一用户；并且利用行为跟踪技术跟踪第一影像数据中第一用户的用户行为轨迹；用户行为轨迹即为第一用户的用户行为信息。
在本实施例中，第一影像数据中可以包含一个或多个第一用户，当包含多个第一用户时，采用上述技术可以得到多个用户行为轨迹；从而为行为分析提供保障。
根据本发明实施例，优选的，如图3所示，在步骤s104中，根据所述第一影像数据确定所述第一用户的用户行为信息包括：
步骤s302、根据所述第一影像数据确定听课学生的肢体动作行为；
步骤s304、根据所述第一影像数据确定听课学生的语音行为；
步骤s306、根据所述第一影像数据确定授课老师的评论行为。
通过图像识别技术识别出第一用户，通过图像跟踪技术跟踪第一用户的肢体动作行为，通过声音跟踪技术跟踪第一用户的语音行为；可以是通过图像识别技术识别出听课学生，通过图像跟踪技术跟踪听课学生的肢体动作行为，通过声音跟踪技术跟踪听课学生的语音行为；也可以是通过图像识别技术识别出授课老师，通过图像跟踪技术跟踪授课老师的肢体动作行为，通过声音跟踪技术跟踪授课老师的语音或动作评论行为。
可以以学生行为为主，老师行为为辅进行分析，从而可以通过老师、学生的行为的结合分析听课学生的行为偏好，进而提升了分析的精确性。
优选的，为学生行为、老师行为设置权重，再根据设置的权重分析听课学生的行为偏好。
步骤s106、根据所述用户行为信息生成第一兴趣爱好报告；
通过对第一用户有的不同用户行为的分析，可以得到活动分析报告；可以是对不同用户行为的逐个分析，得出不同用户行为对应的分析结果；也可以是先逐个分析，再对不同用户行为设置不同的权重，最终计算出总的分析结果。将上述各个分析结果均以报告的形式呈现，分析结果可以包含第一用户最喜欢的活动、在某些方面具有的天赋等。从而为实现挖掘儿童潜力，以及家长可以了解第一用户最适合、最感兴趣的活动提供保障。
根据本发明实施例，优选的，如图4所示，在步骤s106中，根据所述用户行为信息生成第一兴趣爱好报告包括：
步骤s402、根据所述用户行为信息确定听课学生的专注度；
步骤s404、根据所述用户行为信息确定听课学生的参与度；
步骤s406、根据所述用户行为信息确定授课老师对听课学生的评价等级；
步骤s408、根据所述专注度、所述参与度以及所述评价等级生成听课学生的活动喜好评分；
步骤s410、将所述专注度、所述参与度、所述评价等级和所述活动喜好评分汇总成所述第一兴趣爱好报告。
学生的肢体动作行为包括但不限于，上课时的头部姿态、上课时的举手动作、上课时的坐姿、体育运动中的奔跑、体育运动中的得分能力、下课活动中的动作。
学生的语音行为包括但不限于，上课时回答问题、上课时交头接耳。
老师的评论行为包括但不限于，对学生的批评语音、对学生的表扬语音、对学生的批评动作、对学生的表扬动作。
可以通过学生的肢体动作、学生的语音行为结合判断专注度、参与度；
比如：上课时的头部姿态为低头、没有任何语音行为，可以判断该学生上课专注度较低；
再比如：上课时回答问题踊跃、上课时的坐姿、头部姿态正确，可以判断该学生上课专注度较高；
再比如：课间讨论参与其中且发言踊跃，可以判断该学生活动参与度较高；
再比如：体育运动奔跑积极且能够得分，可以判断该学生体育参与度较高。
也可以将老师的评价作为判断的因素；
比如：上课时的头部姿态为低头、没有任何语音行为，且老师的评论为批评，则可以判断该学生上课专注度很低；
再比如：上课时回答问题踊跃、上课时的举手动作频繁，且老师的评论为表扬，则可以判断该学生上课专注度、参与度很高；
再将上述用户行为按照重要程度设置权重，可以计算该听课学生对于该活动的喜好评分；
比如：将参与度等级(或评分)、专注度等级(或评分)、老师的评价等级代入权重公式，经过计算得到学生对于该活动的喜好评分。
最后将专注度、参与度、评价等级和活动喜好评分以一定的格式、排布汇总成一个报告，便于人员的查看。
步骤s108、将所述第一兴趣爱好报告推荐给所述所述幼儿的家长。
每一个第一用户对应一个所述幼儿的家长，可以在注册时采用手机、姓名等的唯一识别建立关联；第一兴趣爱好报告通过无线网络发送至关联的所述幼儿的家长的智能设备上，所述幼儿的家长通过查看第一兴趣爱好报告可以了解到幼儿(孩子)对活动的喜好程度、专注度、参与度、老师的评价等级，从而不仅可以了解孩子的学习情况，还可以根据该报告充分挖掘孩子的喜好，选择最适合、最感兴趣的活动给报补习班。
从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，采用分析影像数据的方式，通过孩子在课堂上的影像数据确定用户行为信息，并将根据用户行为信息生成第一兴趣爱好报告发送给孩子的监护人，达到了提高数据分析能力的目的，从而可以实现确定孩子的兴趣爱好的技术效果，进而解决了数据分析能力弱造成的无法确定孩子的兴趣爱好的技术问题。
根据本发明实施例，优选的，如图5所示，在步骤s106中，还包括：
步骤s502、比对多个所述第一兴趣爱好报告；
步骤s504、根据比对结果给出所述第一用户的第一活动培训建议；
步骤s506、将所述第一活动培训建议推荐给所述幼儿的家长。
将同属于一个第一用户的参加的不同活动的多个第一兴趣爱好报告中的喜好评分相互比对，将评分最高的确认为推荐培训的活动，并以第一活动培训建议向所述幼儿的家长推荐；从而可以挑选出最适合、孩子最喜欢的活动供家长参考，为进一步挖掘孩子潜力、天赋提供了保证。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述幼儿兴趣爱好推荐方法的系统，如图6所示，该装置包括：获取模块，用于获取第一用户参加活动时的第一影像数据；确定模块，用于根据所述第一影像数据确定所述第一用户的用户行为信息；生成模块，用于根据所述用户行为信息生成第一兴趣爱好报告；第一推荐模块，用于将所述第一兴趣爱好报告推荐给所述幼儿的家长。
可以是云端服务器或本地大型计算机获取第一用户参加活动时的第一影像数据；
云端服务器或本地大型计算机通过无线网络获取第一影像数据；
无线网络可以是lpwan、wifi、gprs/2g/3g/4g/5g、蓝牙、zigbee、rfid等；提供多种无线通信方式，以提高网络适应性。
比如：云端服务器通过lpwan、wifi或gprs/2g/3g/4g/5g获取第一影像数据；
再比如：本地大型计算机通过lpwan、wifi、gprs/2g/3g/4g/5g、蓝牙、zigbee或rfid获取第一影像数据。
幼儿是指就读于幼儿园的学生；能够为有效挖掘儿童兴趣提供保障；
幼儿在课堂上可以完成课程学习；
学习的课程包括但不限于，语文、音乐、舞蹈、英语、数字、弹钢琴、绘画、手工制作；
第一影像数据通过检测装置检测得到，再通过无线网络传输至云端服务器或本地大型计算机上；
检测装置可以分布于教室内各个位置上；
优选的，可以每隔一定距离设置一检测装置，以保证能覆盖整个教室从而能够获取在上述区域内的任意一个儿童的影像。
为第一影像数据处理得到用户行为信息提供保障。
利用图像识别技术从影像中识别出第一影像数据中第一用户；并且利用行为跟踪技术跟踪第一影像数据中第一用户的用户行为轨迹；用户行为轨迹即为第一用户的用户行为信息。
在本实施例中，第一影像数据中可以包含一个或多个第一用户，当包含多个第一用户时，采用上述技术可以得到多个用户行为轨迹；从而为行为分析提供保障。
通过对第一用户有的不同用户行为的分析，可以得到活动分析报告；可以是对不同用户行为的逐个分析，得出不同用户行为对应的分析结果；也可以是先逐个分析，再对不同用户行为设置不同的权重，最终计算出总的分析结果。将上述各个分析结果均以报告的形式呈现，分析结果可以包含第一用户最喜欢的活动、在某些方面具有的天赋等。从而为实现挖掘儿童潜力，以及家长可以了解第一用户最适合、最感兴趣的活动提供保障。
每一个第一用户对应一个所述幼儿的家长，可以在注册时采用手机、姓名等的唯一识别建立关联；第一兴趣爱好报告通过无线网络发送至关联的所述幼儿的家长的智能设备上，所述幼儿的家长通过查看第一兴趣爱好报告可以了解到幼儿(孩子)对活动的喜好程度、专注度、参与度、老师的评价等级，从而不仅可以了解孩子的学习情况，还可以根据该报告充分挖掘孩子的喜好，选择最适合、最感兴趣的活动给报补习班。
从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，采用分析影像数据的方式，通过孩子在课堂上的影像数据确定用户行为信息，并将根据用户行为信息生成第一兴趣爱好报告发送给孩子的监护人，达到了提高数据分析能力的目的，从而可以实现确定孩子的兴趣爱好的技术效果，进而解决了数据分析能力弱造成的无法确定孩子的兴趣爱好的技术问题。
根据本发明实施例，优选的，如图7所示，所述获取模块包括：拍摄单元，用于通过摄像头拍摄获取幼儿在课堂上的第一影像数据；接收单元，用于服务器接收所述第一影像数据。通过教室内分布的摄像头实时拍摄第一影像数据，从而云端服务器或大型计算机可以通过对上述影像数据的分析，得到第一用户的用户行为信息。优选的，摄像头可以红外摄像头，仅当有人靠近进入红外检测范围时才会进入工作状态；能够尽可能的减小红外摄像头的消耗，降低使用成本。
根据本发明实施例，优选的，如图8所示，所述确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述第一影像数据确定听课学生的肢体动作行为；第二确定单元，用于根据所述第一影像数据确定听课学生的语音行为；第三确定单元，用于根据所述第一影像数据确定授课老师的评论行为。通过图像识别技术识别出第一用户，通过图像跟踪技术跟踪第一用户的肢体动作行为，通过声音跟踪技术跟踪第一用户的语音行为；可以是通过图像识别技术识别出听课学生，通过图像跟踪技术跟踪听课学生的肢体动作行为，通过声音跟踪技术跟踪听课学生的语音行为；也可以是通过图像识别技术识别出授课老师，通过图像跟踪技术跟踪授课老师的肢体动作行为，通过声音跟踪技术跟踪授课老师的语音或动作评论行为。可以以学生行为为主，老师行为为辅进行分析，从而可以通过老师、学生的行为的结合分析听课学生的行为偏好，进而提升了分析的精确性。优选的，为学生行为、老师行为设置权重，再根据设置的权重分析听课学生的行为偏好。
根据本发明实施例，优选的，如图9所示，所述生成模块包括：专注度单元，用于根据所述用户行为信息确定听课学生的专注度；参与度单元，用于根据所述用户行为信息确定听课学生的参与度；等级单元，用于根据所述用户行为信息确定授课老师对听课学生的评价等级；评分单元，用于根据所述专注度、所述参与度以及所述评价等级生成听课学生的活动喜好评分；汇总单元，用于将所述专注度、所述参与度、所述评价等级和所述活动喜好评分汇总成所述第一兴趣爱好报告。
学生的肢体动作行为包括但不限于，上课时的头部姿态、上课时的举手动作、上课时的坐姿、体育运动中的奔跑、体育运动中的得分能力、下课活动中的动作。
学生的语音行为包括但不限于，上课时回答问题、上课时交头接耳。
老师的评论行为包括但不限于，对学生的批评语音、对学生的表扬语音、对学生的批评动作、对学生的表扬动作。
可以通过学生的肢体动作、学生的语音行为结合判断专注度、参与度；
比如：上课时的头部姿态为低头、没有任何语音行为，可以判断该学生上课专注度较低；
再比如：上课时回答问题踊跃、上课时的坐姿、头部姿态正确，可以判断该学生上课专注度较高；
再比如：课间讨论参与其中且发言踊跃，可以判断该学生活动参与度较高；
再比如：体育运动奔跑积极且能够得分，可以判断该学生体育参与度较高。
也可以将老师的评价作为判断的因素；
比如：上课时的头部姿态为低头、没有任何语音行为，且老师的评论为批评，则可以判断该学生上课专注度很低；
再比如：上课时回答问题踊跃、上课时的举手动作频繁，且老师的评论为表扬，则可以判断该学生上课专注度、参与度很高；
再将上述用户行为按照重要程度设置权重，可以计算该听课学生对于该活动的喜好评分；
比如：将参与度等级(或评分)、专注度等级(或评分)、老师的评价等级代入权重公式，经过计算得到学生对于该活动的喜好评分。
最后将专注度、参与度、评价等级和活动喜好评分以一定的格式、排布汇总成一个报告，便于人员的查看。
根据本发明实施例，优选的，如图10所示，还包括：比对模块，用于比对多个所述第一兴趣爱好报告；建议模块，用于根据比对结果给出所述第一用户的第一活动培训建议；第二推荐模块，用于将所述第一活动培训建议推荐给所述幼儿的家长。将同属于一个第一用户的参加的不同活动的多个第一兴趣爱好报告中的喜好评分相互比对，将评分最高的确认为推荐培训的活动，并以第一活动培训建议向所述幼儿的家长推荐；从而可以挑选出最适合、孩子最喜欢的活动供家长参考，为进一步挖掘孩子潜力、天赋提供了保证。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。