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CN117351794B - 基于云平台的在线课程管理系统 - Google Patents

基于云平台的在线课程管理系统 Download PDF

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CN117351794B
CN117351794B CN202311324197.XA CN202311324197A CN117351794B CN 117351794 B CN117351794 B CN 117351794B CN 202311324197 A CN202311324197 A CN 202311324197A CN 117351794 B CN117351794 B CN 117351794B
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Abstract

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于云平台的在线课程管理系统，该系统包括：判断模块检测用户行为数据，判断是否删除课程，未被删除时发送课程检测指令；云端存储模块存储界面画面预设对比度和音频预设信噪比；对比度比较模块接收课程检测指令检测界面画面对比度，并与预设对比度比较获取比较结果；指令发送模块在对比度小于预设对比度时发送画面修复指令，在对比度大于等于预设对比度时发送音频检测指令；音频对比模块接收音频检测指令，对音频进行实时检测并与预设信噪比比较获取比较结果；课程修复模块在接收画面修复指令时画面对比度修复；在实时信噪比大于等于预设信噪比时音频修复。本发明解决了课程修复过程准确性的问题。

Description

基于云平台的在线课程管理系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于云平台的在线课程管理系统。
背景技术
早期云数据库技术主要是将传统数据库软件移植到云平台上，提供远程存储和访问服务。这种服务模式主要面向企业内部，通过云数据库服务可以将企业内部的数据存储在云端，实现数据的分布式管理和共享。随着大数据时代的到来，云数据库技术逐渐向数据仓库和数据分析方向发展。在这个阶段，云数据库不仅能够实现对企业业务系统运营数据的存储和共享，还可以对这些数据进行深度分析和挖掘，为企业运营决策提供数据支持。云数据库技术的发展进入第三个阶段，也是人工智能时代的阶段。随着自然语言处理、机器学习、深度学习等技术的发展，云数据库已经可以实现智能化的数据分析和服务化的应用。
中国专利公开号为CN116153152A的专利文献公开了一种用于在线课程学习的云教学平台，该平台包括：在线课程资源库建立模块，用于建立在线课程资源库；在线课程选择界面显示模块，用于基于所述在线课程资源库，生成在线课程选择界面，并显示；在线课程选择模块，用于获取登入用户从所述在线课程选择界面中选择的在线课程；在线课程学习带领模块，用于带领所述登入用户进入所述在线课程的学习。
现有技术中云平台对于课程管理无法准确判断课程是否需要删除以及课程的修复，一些不再需要或者出现问题的课程可能会一直存在于云平台中，这不仅占用了存储空间，还可能对用户造成困扰。
发明内容
为此，本发明提供一种基于云平台的在线课程管理系统，可以通过对用户行为数据的分析，对课程是否删除进行判断，对于未删除的课程，对其画面对比度和音频清晰度进行顺次检测和修复，解决课程更新过程准确的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于云平台的在线课程管理系统，包括：
判断模块，用以检测用户行为数据，根据所述用户行为数据对课程进行判断是否删除，当所述课程未被删除时，发送课程检测指令，所述用户行为数据包括用户观看所述课程的观看频次和用户观看所述课程的观看时长；
云端存储模块，用以存储所述课程的界面画面的预设对比度和所述课程对应的音频的预设信噪比；
对比度比较模块，与所述判断模块和所述云端存储模块连接，用以接收所述课程检测指令，对所述课程的界面画面进行对比度检测，获取实际对比度，将所述实际对比度与所述预设对比度进行比较，获取比较结果；
指令发送模块，与所述对比度比较模块连接，用以在所述对比度小于所述预设对比度时，发送画面修复指令；
或，
在所述对比度大于等于所述预设对比度时，发送音频检测指令；
音频对比模块，与所述云端存储模块和所述指令发送模块连接，用以接收所述音频检测指令，对所述课程的音频进行实时检测，获取所述课程的音频的实时信噪比，将所述实时信噪比与所述预设信噪比进行比较，获取比较结果；
课程修复模块，与所述指令发送模块连接，用以在接收所述画面修复指令时，根据所述画面修复指令对所述课程的画面的对比度进行修复；
或，
在所述实时信噪比大于等于所述预设信噪比时，对所述课程的音频进行修复。
进一步地，所述判断模块包括频率检测单元、时长检测单元和判断单元，其中，
所述频率检测单元用以通过对用户点击进入课程的界面画面的次数进行统计，获取用户观看所述课程的实时观看频次；
所述时长检测单元用以通过对用户观看所述课程的开始时刻、终止时刻和暂停时段进行检测并计算，获取用户观看所述课程的实时观看时长；
所述判断单元，与所述频率检测单元和所述时长检测单元连接，用以根据所述实时观看频次与预设观看频次和/或所述实时观看时长与预设观看时长的比较判断所述课程是否删除。
进一步地，所述频率检测单元包括界面检测子单元、界面判别子单元和统计子单元，其中，
所述界面检测子单元用以对用户的使用界面进行实时检测，获取若干实时图像；
所述界面判别子单元，与所述界面检测子单元连接，用以通过边缘检测算法提取若干所述实时图像中边缘轮廓特征，并将所述边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征进行相似度计算，若相似度计算结果大于等于预设相似度，则所述用户使用界面为所述课程的界面画面；
所述统计子单元，与所述界面判别子单元连接，用以统计所述用户使用界面为所述课程的界面画面的次数，即为所述实时观看频次。
进一步地，所述时长检测单元包括开始时刻检测子单元、终止时刻检测子单元、暂停时段检测子单元和计算子单元，其中，
所述开始时刻检测子单元用以对所述用户使用界面的实际检测，获取所述用户使用界面进入所述课程的界面画面的时刻作为所述开始时刻；
所述终止时刻检测子单元用以对所述用户使用界面的实际检测，获取所述用户使用界面退出所述课程的界面画面的时刻作为所述终止时刻；
所述暂停时段检测子单元用以统计所述用户在进入所述课程的界面画面后在同一画面的停留时间段为所述暂停时段；
所述计算子单元用以通过所述终止时刻与所述开始时刻的差值与所述暂停时段继续作差，获取最终差值为所述观看时长。
进一步地，所述判断单元包括频次比较子单元和时长比较子单元，其中，
所述频次比较子单元用以将所述实时观看频次与预设观看频次进行比较，若所述实时观看频次小于所述预设观看频次，则将所述课程进行删除，若所述实时观看频次大于等于所述预设观看频次，则发送时长比较指令；
所述时长比较子单元，与所述频次比较子单元连接，用以接收所述时长比较指令，并将所述实时观看时长与预设观看时长进行比较，若所述实时观看时长小于所述预设观看时长，则将所述课程进行删除，若所述观看时长大于等于所述预设观看时长，则发送课程检测指令。
进一步地，所述对比度比较模块包括灰度检测单元、对比度计算单元和比较单元，其中，
所述灰度检测单元用以通过图像处理软件检测所述课程的界面画面的图像的灰度值，获取若干灰度值，提取若干所述灰度值中最大灰度值和最小灰度值；
所述对比度计算单元，与所述灰度检测单元连接，用以通过公式C＝(Hmax-Hmin)/Hmin计算所述实际对比度，式中，C为所述实际对比度，Hmax为所述最大灰度值，Hmin为所述最小灰度值；
所述比较单元，与所述对比度计算单元连接，用以将所述实际对比度与所述预设对比度进行比较，获取比较结果。
进一步地，所述音频对比模块包括音频获取单元、音频分离单元、噪音计算单元、非噪音计算单元、信噪比计算单元和对比单元，其中，
所述音频获取单元用以通过音频处理软件提取所述课程中的音频，获取所述课程的音频信号；
所述音频分离单元，与所述音频获取单元连接，用以通过高通滤波器将所述音频信号中噪音信号和非噪音信号进行分离，获取噪音信号和非噪音信号；
所述噪音计算单元，与所述音频分离单元连接，用以提取预设时段内的噪音信号，通过对所述噪音信号进行功率谱密度计算，获取所述预设时段内的所述噪音信号的功率谱密度；
所述非噪音计算单元，与所述音频分离单元连接，用以提取同一预设时段内的非噪音信号，通过对所述非噪音信号进行功率谱密度计算，获取所述预设时段内的所述非噪音信号的功率谱密度；
所述信噪比计算单元，与所述噪音计算单元和所述非噪音计算单元连接，用以通过公式X＝P非噪/P噪计算所述实时信噪比，式中，X为信噪比，P非噪为非噪音信号的功率谱密度，P噪为噪音信号的功率谱密度；
所述对比单元，与所述信噪比计算单元连接，用以将所述实时信噪比与所述预设信噪比进行比较，获取比较结果。
进一步地，所述课程修复模块包括画面修复单元和音频修复单元，其中，
所述画面修复单元用以接收所述画面修复指令，通过对比度增强算法对所述课程的界面画面进行对比度修复，获取修复图像；
所述音频修复单元用以接收所述音频修复指令，通过降噪算法对所述课程的音频进行噪音修复。
进一步地，所述画面修复单元包括画面提取子单元和画面修复子单元，其中，
所述画面提取子单元用以提取所述课程的界面画面中所述实际对比度小于所述预设对比度对应的画面为待修复画面；
所述画面修复子单元，与所述画面提取子单元连接，用以通过图像处理软件获取所述待修复画面的图像灰度直方图，并根据所述图像灰度直方图结果计算每个灰度级别的累积分布函数，将所述待修复画面的图像中每个像素点的灰度值映射到新的灰度级别，获取修复图像。
进一步地，所述画面修复子单元通过图像处理软件获取所述待修复画面的图像灰度直方图包括：
将所述待修复画面转化为灰度图像，获取待修复灰度图像；
通过图像处理软件获取所述待修复灰度图像中的若干像素值；
通过检索灰度值级别数据库获取若干所述像素值对应的若干灰度值级别；
建立以X轴为灰度级别，Y轴为每个灰度级别对应的所述像素的数量的直角坐标系，将若干所述像素值对应的灰度级别以及每个灰度级别对应的所述像素的数量绘制在所述直角坐标系中，获取所述待修复画面的图像灰度直方图。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过设置所述判断模块对用户行为数据进行检测，根据用户观看课程的观看频次和观看时长对课程进行判断是否删除，使得系统提高了课程管理的准确性，当课程未被删除时，发送课程检测指令，从而实现了对在线课程的智能化管理，提高了课程管理的效率，通过设置所述云端存储模块存储课程的界面画面的预设对比度和课程对应的音频的预设信噪比，方便后续对课程画面和音频进行检测和修复，为其提供了数据基础，提高了课程的播放质量，通过设置所述对比度比较模块对课程的界面画面进行对比度检测，获取实际对比度，并将实际对比度与预设对比度进行比较，获取比较结果，从而实现了对课程画面的自动化检测，提高了检测效率，使得后续对课程修复管理的准确性提高，通过设置所述指令发送模块在对比度小于预设对比度时发送画面修复指令，或在对比度大于等于预设对比度时发送音频检测指令，从而实现了对课程画面和音频的自动化处理，提高了系统课程管理的处理效率，通过设置所述音频对比模块对课程的音频进行实时检测，获取课程的音频的实时信噪比，并将实时信噪比与预设信噪比进行比较，获取比较结果，从而实现了对课程音频的自动化检测，提高了系统对音频噪声检测的准确性和效率，通过设置所述课程修复模块在接收画面修复指令时根据画面修复指令对课程的画面的对比度进行修复，或在实时信噪比大于等于预设信噪比时对课程的音频进行修复，从而实现了对课程画面和音频的自动化修复，提高了系统对于所述课程的修复效率和准确性。
尤其，通过设置所述频率检测单元对用户点击进入课程的界面画面的次数进行统计，获取用户观看课程的实时观看频次，从而能够准确地了解用户对课程的兴趣和关注程度，为所述课程是否删除提供判断依据，通过设置所述时长检测单元对用户观看课程的开始时刻、终止时刻和暂停时段进行检测并计算，获取用户观看课程的实时观看时长，从而能够准确地了解用户在课程上花费的时间和精力，为所述课程是否删除提供判断依据，使得判断结果准确，通过设置所述判断单元根据实时观看频次与预设观看频次和/或实时观看时长与预设观看时长的比较判断课程是否删除，从而能够根据用户的兴趣和关注程度以及花费的时间和精力对课程进行智能化管理，能够更全面地了解用户对课程的兴趣和关注程度，避免单一指标的片面性和误差，提高判断的准确性和可靠性。
尤其，通过设置所述界面检测子单元对用户的使用界面进行实时检测，获取若干实时图像，从而能够实时获取用户使用界面的信息，为后续的界面判别和统计提供依据，通过设置所述界面判别子单元采用边缘检测算法提取若干实时图像中边缘轮廓特征，并将边缘轮廓特征与课程的界面画面的边缘轮廓特征进行相似度计算，若相似度计算结果大于预设相似度，则用户使用界面为课程的界面画面，从而能够准确地判断用户使用界面是否为课程的界面画面，避免了误判和漏判，通过设置所述统计子单元统计用户使用界面为课程的界面画面的次数，即为实时观看频次，从而能够准确地统计用户观看课程的次数，为后续的课程管理和推荐提供依据，提高了系统的检测效率和管理效率，同时降低了管理成本。
尤其，通过设置所述开始时刻检测子单元和所述终止时刻检测子单元对用户使用界面的实际检测，能够准确地获取用户使用界面进入和退出课程的界面画面的时刻，从而能够准确地计算用户观看课程的时长，通过设置所述暂停时段检测子单元统计用户在进入课程的界面画面后在同一画面的停留时间段为暂停时段，能够准确地获取用户在观看课程过程中的暂停时间，从而能够更准确地计算用户观看课程的时长，通过设置所述计算子单元采用终止时刻与开始时刻的差值与暂停时段继续作差的方式，能够准确地计算用户观看课程的时长，避免了单一指标的片面性和误差，提高了计算的准确性和可靠性。
尤其，通过设置所述灰度检测单元采用图像处理软件检测课程的界面画面的图像的灰度值，能够准确地获取图像的灰度信息，为后续的对比度计算提供依据，通过设置所述对比度计算单元采用公式C＝(Hmax-Hmin)/Hmin计算实际对比度，能够准确地计算课程的界面画面的实际对比度，为后续的比较提供依据，通过设置所述比较单元将实际对比度与预设对比度进行比较，能够准确地获取比较结果，判断课程的界面画面的对比度是否符合要求，为后续的课程修复提供依据，提高了修复的准确性和针对性。
尤其，通过设置所述音频获取单元采用音频处理软件提取课程中的音频，能够准确地获取课程的音频信号，为后续的音频分离和信噪比计算提供依据，通过设置所述音频分离单元采用高通滤波器将音频信号中噪音信号和非噪音信号进行分离，能够准确地获取噪音信号和非噪音信号，为后续的噪音和非噪音信号的功率谱密度计算提供依据，通过设置所述噪音计算单元提取预设时段内的噪音信号，通过对噪音信号进行功率谱密度计算，能够准确地获取预设时段内的噪音信号的功率谱密度，为后续的信噪比计算提供依据，通过设置所述非噪音计算单元提取同一预设时段内的非噪音信号，通过对非噪音信号进行功率谱密度计算，能够准确地获取预设时段内的非噪音信号的功率谱密度，为后续的信噪比计算提供依据，通过设置所述信噪比计算单元采用公式X＝P非噪/P噪计算实时信噪比，能够准确地计算课程的音频的实时信噪比，为后续的比较提供依据，通过设置所述对比单元将实时信噪比与预设信噪比进行比较，能够准确地获取比较结果，判断课程的音频的信噪比是否符合要求，为后续的课程修复提供依据，提高了修复的准确性和针对性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于云平台的在线课程管理系统的第一种结构框图；
图2为本发明实施例提供的基于云平台的在线课程管理系统的第二种结构框图；
图3为本发明实施例提供的基于云平台的在线课程管理系统的第三种结构框图；
图4为本发明实施例提供的基于云平台的在线课程管理系统的第四种结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，本发明提供一种基于云平台的在线课程管理系统，包括：
判断模块10，用以检测用户行为数据，根据所述用户行为数据对课程进行判断是否删除，当所述课程未被删除时，发送课程检测指令，所述用户行为数据包括用户观看所述课程的观看频次和用户观看所述课程的观看时长；
云端存储模块20，用以存储所述课程的界面画面的预设对比度和所述课程对应的音频的预设信噪比；
对比度比较模块30，与所述判断模块10和所述云端存储模块20连接，用以接收所述课程检测指令，对所述课程的界面画面进行对比度检测，获取实际对比度，将所述实际对比度与所述预设对比度进行比较，获取比较结果；
指令发送模块40，与所述对比度比较模块30连接，用以在所述对比度小于所述预设对比度时，发送画面修复指令；
或，
在所述对比度大于等于所述预设对比度时，发送音频检测指令；
音频对比模块50，与所述云端存储模块20和所述指令发送模块40连接，用以接收所述音频检测指令，对所述课程的音频进行实时检测，获取所述课程的音频的实时信噪比，将所述实时信噪比与所述预设信噪比进行比较，获取比较结果；
课程修复模块60，与所述指令发送模块40连接，用以在接收所述画面修复指令时，根据所述画面修复指令对所述课程的画面的对比度进行修复；
或，
在所述实时信噪比大于等于所述预设信噪比时，对所述课程的音频进行修复。
具体而言，所述预设对比度为55dB，所述预设信噪比为48dB。
具体而言，本发明实施例通过设置所述判断模块10对用户行为数据进行检测，根据用户观看课程的观看频次和观看时长对课程进行判断是否删除，使得系统提高了课程管理的准确性，当课程未被删除时，发送课程检测指令，从而实现了对在线课程的智能化管理，提高了课程管理的效率，通过设置所述云端存储模块20存储课程的界面画面的预设对比度和课程对应的音频的预设信噪比，方便后续对课程画面和音频进行检测和修复，为其提供了数据基础，提高了课程的播放质量，通过设置所述对比度比较模块30对课程的界面画面进行对比度检测，获取实际对比度，并将实际对比度与预设对比度进行比较，获取比较结果，从而实现了对课程画面的自动化检测，提高了检测效率，使得后续对课程修复管理的准确性提高，通过设置所述指令发送模块40在对比度小于预设对比度时发送画面修复指令，或在对比度大于等于预设对比度时发送音频检测指令，从而实现了对课程画面和音频的自动化处理，提高了系统课程管理的处理效率，通过设置所述音频对比模块50对课程的音频进行实时检测，获取课程的音频的实时信噪比，并将实时信噪比与预设信噪比进行比较，获取比较结果，从而实现了对课程音频的自动化检测，提高了系统对音频噪声检测的准确性和效率，通过设置所述课程修复模块60在接收画面修复指令时根据画面修复指令对课程的画面的对比度进行修复，或在实时信噪比大于等于预设信噪比时对课程的音频进行修复，从而实现了对课程画面和音频的自动化修复，提高了系统对于所述课程的修复效率和准确性。
参阅图2所示，所述判断模块10包括频率检测单元11、时长检测单元12和判断单元13，其中，
所述频率检测单元11用以通过对用户点击进入课程的界面画面的次数进行统计，获取用户观看所述课程的实时观看频次；
所述时长检测单元12用以通过对用户观看所述课程的开始时刻、终止时刻和暂停时段进行检测并计算，获取用户观看所述课程的实时观看时长；
所述判断单元13，与所述频率检测单元11和所述时长检测单元12连接，用以根据所述实时观看频次与预设观看频次和/或所述实时观看时长与预设观看时长的比较判断所述课程是否删除。
具体而言，所述预设观看频次为3，所述预设观看时长为5min。
具体而言，本发明实施例通过设置所述频率检测单元11对用户点击进入课程的界面画面的次数进行统计，获取用户观看课程的实时观看频次，从而能够准确地了解用户对课程的兴趣和关注程度，为所述课程是否删除提供判断依据，通过设置所述时长检测单元12对用户观看课程的开始时刻、终止时刻和暂停时段进行检测并计算，获取用户观看课程的实时观看时长，从而能够准确地了解用户在课程上花费的时间和精力，为所述课程是否删除提供判断依据，使得判断结果准确，通过设置所述判断单元13根据实时观看频次与预设观看频次和/或实时观看时长与预设观看时长的比较判断课程是否删除，从而能够根据用户的兴趣和关注程度以及花费的时间和精力对课程进行智能化管理，能够更全面地了解用户对课程的兴趣和关注程度，避免单一指标的片面性和误差，提高判断的准确性和可靠性。
具体而言，所述频率检测单元11包括界面检测子单元、界面判别子单元和统计子单元，其中，
所述界面检测子单元用以对用户的使用界面进行实时检测，获取若干实时图像；
所述界面判别子单元，与所述界面检测子单元连接，用以通过边缘检测算法提取若干所述实时图像中边缘轮廓特征，并将所述边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征进行相似度计算，若相似度计算结果大于等于预设相似度，则所述用户使用界面为所述课程的界面画面；
所述统计子单元，与所述界面判别子单元连接，用以统计所述用户使用界面为所述课程的界面画面的次数，即为所述实时观看频次。
具体而言，所述相似度计算可选择余弦相似度。
具体而言，本发明实施例通过设置所述界面检测子单元对用户的使用界面进行实时检测，获取若干实时图像，从而能够实时获取用户使用界面的信息，为后续的界面判别和统计提供依据，通过设置所述界面判别子单元采用边缘检测算法提取若干实时图像中边缘轮廓特征，并将边缘轮廓特征与课程的界面画面的边缘轮廓特征进行相似度计算，若相似度计算结果大于预设相似度，则用户使用界面为课程的界面画面，从而能够准确地判断用户使用界面是否为课程的界面画面，避免了误判和漏判，通过设置所述统计子单元统计用户使用界面为课程的界面画面的次数，即为实时观看频次，从而能够准确地统计用户观看课程的次数，为后续的课程管理和推荐提供依据，提高了系统的检测效率和管理效率，同时降低了管理成本。
所述频率检测单元11采用边缘检测算法提取实时图像中边缘轮廓特征，并与课程的界面画面的边缘轮廓特征进行相似度计算，能够准确地判断用户使用界面是否为课程的界面画面，提高了判断的准确性和可靠性。
具体而言，所述时长检测单元12包括开始时刻检测子单元、终止时刻检测子单元、暂停时段检测子单元和计算子单元，其中，
所述开始时刻检测子单元用以对所述用户使用界面的实际检测，获取所述用户使用界面进入所述课程的界面画面的时刻作为所述开始时刻；
所述终止时刻检测子单元用以对所述用户使用界面的实际检测，获取所述用户使用界面退出所述课程的界面画面的时刻作为所述终止时刻；
所述暂停时段检测子单元用以统计所述用户在进入所述课程的界面画面后在同一画面的停留时间段为所述暂停时段；
所述计算子单元用以通过所述终止时刻与所述开始时刻的差值与所述暂停时段继续作差，获取最终差值为所述观看时长。
具体而言，所述用户使用界面进入所述课程的界面画面为所述用户使用界面边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征相似度计算结果大于等于所述预设相似度，所述用户使用界面退出所述课程的界面画面为所述用户使用界面边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征相似度计算结果小于所述预设相似度，所述用户在进入所述课程的界面画面后在同一画面为相邻所述画面的边缘轮廓特征相似度计算结果为100％。
具体而言，本发明实施例通过设置所述开始时刻检测子单元和所述终止时刻检测子单元对用户使用界面的实际检测，能够准确地获取用户使用界面进入和退出课程的界面画面的时刻，从而能够准确地计算用户观看课程的时长，通过设置所述暂停时段检测子单元统计用户在进入课程的界面画面后在同一画面的停留时间段为暂停时段，能够准确地获取用户在观看课程过程中的暂停时间，从而能够更准确地计算用户观看课程的时长，通过设置所述计算子单元采用终止时刻与开始时刻的差值与暂停时段继续作差的方式，能够准确地计算用户观看课程的时长，避免了单一指标的片面性和误差，提高了计算的准确性和可靠性。
具体而言，所述判断单元13包括频次比较子单元和时长比较子单元，其中，
所述频次比较子单元用以将所述实时观看频次与预设观看频次进行比较，若所述实时观看频次小于所述预设观看频次，则将所述课程进行删除，若所述实时观看频次大于等于所述预设观看频次，则发送时长比较指令；
所述时长比较子单元，与所述频次比较子单元连接，用以接收所述时长比较指令，并将所述实时观看时长与预设观看时长进行比较，若所述实时观看时长小于所述预设观看时长，则将所述课程进行删除，若所述观看时长大于等于所述预设观看时长，则发送课程检测指令。
参阅图3所示，所述对比度比较模块30包括灰度检测单元31、对比度计算单元32和比较单元33，其中，
所述灰度检测单元31用以通过图像处理软件检测所述课程的界面画面的图像的灰度值，获取若干灰度值，提取若干所述灰度值中最大灰度值和最小灰度值；
所述对比度计算单元32，与所述灰度检测单元31连接，用以通过公式C＝(Hmax-Hmin)/Hmin计算所述实际对比度，式中，C为所述实际对比度，Hmax为所述最大灰度值，Hmin为所述最小灰度值；
所述比较单元33单元，与所述对比度计算单元32连接，用以将所述实际对比度与所述预设对比度进行比较，获取比较结果。
具体而言，本发明实施例通过设置所述灰度检测单元31采用图像处理软件检测课程的界面画面的图像的灰度值，能够准确地获取图像的灰度信息，为后续的对比度计算提供依据，通过设置所述对比度计算单元32采用公式C＝(Hmax-Hmin)/Hmin计算实际对比度，能够准确地计算课程的界面画面的实际对比度，为后续的比较提供依据，通过设置所述比较单元33将实际对比度与预设对比度进行比较，能够准确地获取比较结果，判断课程的界面画面的对比度是否符合要求，为后续的课程修复提供依据，提高了修复的准确性和针对性。
具体而言，所述音频对比模块50包括音频获取单元、音频分离单元、噪音计算单元、非噪音计算单元、信噪比计算单元和对比单元，其中，
所述音频获取单元用以通过音频处理软件提取所述课程中的音频，获取所述课程的音频信号；
所述音频分离单元，与所述音频获取单元连接，用以通过高通滤波器将所述音频信号中噪音信号和非噪音信号进行分离，获取噪音信号和非噪音信号；
所述噪音计算单元，与所述音频分离单元连接，用以提取预设时段内的噪音信号，通过对所述噪音信号进行功率谱密度计算，获取所述预设时段内的所述噪音信号的功率谱密度；
所述非噪音计算单元，与所述音频分离单元连接，用以提取同一预设时段内的非噪音信号，通过对所述非噪音信号进行功率谱密度计算，获取所述预设时段内的所述非噪音信号的功率谱密度；
所述信噪比计算单元，与所述噪音计算单元和所述非噪音计算单元连接，用以通过公式X＝P非噪/P噪计算所述实时信噪比，式中，X为信噪比，P非噪为非噪音信号的功率谱密度，P噪为噪音信号的功率谱密度；
所述对比单元，与所述信噪比计算单元连接，用以将所述实时信噪比与所述预设信噪比进行比较，获取比较结果。
具体而言，本发明实施例通过设置所述音频获取单元采用音频处理软件提取课程中的音频，能够准确地获取课程的音频信号，为后续的音频分离和信噪比计算提供依据，通过设置所述音频分离单元采用高通滤波器将音频信号中噪音信号和非噪音信号进行分离，能够准确地获取噪音信号和非噪音信号，为后续的噪音和非噪音信号的功率谱密度计算提供依据，通过设置所述噪音计算单元提取预设时段内的噪音信号，通过对噪音信号进行功率谱密度计算，能够准确地获取预设时段内的噪音信号的功率谱密度，为后续的信噪比计算提供依据，通过设置所述非噪音计算单元提取同一预设时段内的非噪音信号，通过对非噪音信号进行功率谱密度计算，能够准确地获取预设时段内的非噪音信号的功率谱密度，为后续的信噪比计算提供依据，通过设置所述信噪比计算单元采用公式X＝P非噪/P噪计算实时信噪比，能够准确地计算课程的音频的实时信噪比，为后续的比较提供依据，通过设置所述对比单元将实时信噪比与预设信噪比进行比较，能够准确地获取比较结果，判断课程的音频的信噪比是否符合要求，为后续的课程修复提供依据，提高了修复的准确性和针对性。
参阅图4所示，所述课程修复模块60包括画面修复单元61和音频修复单元62，其中，
所述画面修复单元61用以接收所述画面修复指令，通过对比度增强算法对所述课程的界面画面进行对比度修复，获取修复图像；
所述音频修复单元62用以接收所述音频修复指令，通过降噪算法对所述课程的音频进行噪音修复。
具体而言，所述画面修复单元61包括画面提取子单元和画面修复子单元，其中，
所述画面提取子单元用以提取所述课程的界面画面中所述实际对比度小于所述预设对比度对应的画面为待修复画面；
所述画面修复子单元，与所述画面提取子单元连接，用以通过图像处理软件获取所述待修复画面的图像灰度直方图，并根据所述图像灰度直方图结果计算每个灰度级别的累积分布函数，将所述待修复画面的图像中每个像素点的灰度值映射到新的灰度级别，获取修复图像。
具体而言，所述画面修复子单元通过图像处理软件获取所述待修复画面的图像灰度直方图包括：
将所述待修复画面转化为灰度图像，获取待修复灰度图像；
通过图像处理软件获取所述待修复灰度图像中的若干像素值；
通过检索灰度值级别数据库获取若干所述像素值对应的若干灰度值级别；
建立以X轴为灰度级别，Y轴为每个灰度级别对应的所述像素的数量的直角坐标系，将若干所述像素值对应的灰度级别以及每个灰度级别对应的所述像素的数量绘制在所述直角坐标系中，获取所述待修复画面的图像灰度直方图。
具体而言，根据所述图像灰度直方图结果计算每个灰度级别的累积分布函数包括计算每个灰度级别的累积分布函数，从灰度级别0开始，将每个灰度级别的像素数量累加到前一个灰度级别的像素数量上，将累积分布函数进行归一化，使其值范围在0到1之间。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，包括：
判断模块，用以检测用户行为数据，根据所述用户行为数据对课程进行判断是否删除，当所述课程未被删除时，发送课程检测指令，所述用户行为数据包括用户观看所述课程的观看频次和用户观看所述课程的观看时长；
所述判断模块包括频率检测单元、时长检测单元和判断单元，其中，
所述频率检测单元用以通过对用户点击进入课程的界面画面的次数进行统计，获取用户观看所述课程的实时观看频次；
所述时长检测单元用以通过对用户观看所述课程的开始时刻、终止时刻和暂停时段进行检测并计算，获取用户观看所述课程的实时观看时长；
所述判断单元，与所述频率检测单元和所述时长检测单元连接，用以根据所述实时观看频次与预设观看频次和/或所述实时观看时长与预设观看时长的比较判断所述课程是否删除；
频率检测单元包括界面检测子单元、界面判别子单元和统计子单元，其中，
所述界面检测子单元用以对用户使用界面进行实时检测，获取若干实时图像；
所述界面判别子单元，与所述界面检测子单元连接，用以通过边缘检测算法提取若干所述实时图像中边缘轮廓特征，并将所述边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征进行相似度计算，若相似度计算结果大于等于预设相似度，则所述用户使用界面为所述课程的界面画面；
所述统计子单元，与所述界面判别子单元连接，用以统计所述用户使用界面为所述课程的界面画面的次数，即为所述实时观看频次；
时长检测单元包括开始时刻检测子单元、终止时刻检测子单元、暂停时段检测子单元和计算子单元，其中，
所述开始时刻检测子单元用以对所述用户使用界面的实际检测，获取所述用户使用界面进入所述课程的界面画面的时刻作为所述开始时刻；
所述终止时刻检测子单元用以对所述用户使用界面的实际检测，获取所述用户使用界面退出所述课程的界面画面的时刻作为所述终止时刻；
所述暂停时段检测子单元用以统计所述用户在进入所述课程的界面画面后在同一画面的停留时间段为所述暂停时段；
所述计算子单元用以通过所述终止时刻与所述开始时刻的差值与所述暂停时段继续作差，获取最终差值为所述观看时长；
所述用户使用界面进入所述课程的界面画面为所述用户使用界面边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征相似度计算结果大于等于所述预设相似度，所述用户使用界面退出所述课程的界面画面为所述用户使用界面边缘轮廓特征与所述课程的界面画面的边缘轮廓特征相似度计算结果小于所述预设相似度；
云端存储模块，用以存储所述课程的界面画面的预设对比度和所述课程对应的音频的预设信噪比；
对比度比较模块，与所述判断模块和所述云端存储模块连接，用以接收所述课程检测指令，对所述课程的界面画面进行对比度检测，获取实际对比度，将所述实际对比度与所述预设对比度进行比较，获取比较结果；
指令发送模块，与所述对比度比较模块连接，用以在所述对比度小于所述预设对比度时，发送画面修复指令；
或，
在所述对比度大于等于所述预设对比度时，发送音频检测指令；
音频对比模块，与所述云端存储模块和所述指令发送模块连接，用以接收所述音频检测指令，对所述课程的音频进行实时检测，获取所述课程的音频的实时信噪比，将所述实时信噪比与所述预设信噪比进行比较，获取比较结果；
课程修复模块，与所述指令发送模块连接，用以在接收所述画面修复指令时，根据所述画面修复指令对所述课程的画面的对比度进行修复；
或，
在所述实时信噪比大于等于所述预设信噪比时，对所述课程的音频进行修复。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，所述判断单元包括频次比较子单元和时长比较子单元，其中，
所述频次比较子单元用以将所述实时观看频次与预设观看频次进行比较，若所述实时观看频次小于所述预设观看频次，则将所述课程进行删除，若所述实时观看频次大于等于所述预设观看频次，则发送时长比较指令；
所述时长比较子单元，与所述频次比较子单元连接，用以接收所述时长比较指令，并将所述实时观看时长与预设观看时长进行比较，若所述实时观看时长小于所述预设观看时长，则将所述课程进行删除，若所述观看时长大于等于所述预设观看时长，则发送课程检测指令。
3.根据权利要求2所述的基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，所述对比度比较模块包括灰度检测单元、对比度计算单元和比较单元，其中，
所述灰度检测单元用以通过图像处理软件检测所述课程的界面画面的图像的灰度值，获取若干灰度值，提取若干所述灰度值中最大灰度值和最小灰度值；
所述对比度计算单元，与所述灰度检测单元连接，用以通过公式C=(Hmax-Hmin)/Hmin计算所述实际对比度，式中，C为所述实际对比度，Hmax为所述最大灰度值，Hmin为所述最小灰度值；
所述比较单元，与所述对比度计算单元连接，用以将所述实际对比度与所述预设对比度进行比较，获取比较结果。
4.根据权利要求3所述的基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，所述音频对比模块包括音频获取单元、音频分离单元、噪音计算单元、非噪音计算单元、信噪比计算单元和对比单元，其中，
所述音频获取单元用以通过音频处理软件提取所述课程中的音频，获取所述课程的音频信号；
所述音频分离单元，与所述音频获取单元连接，用以通过高通滤波器将所述音频信号中噪音信号和非噪音信号进行分离，获取噪音信号和非噪音信号；
所述噪音计算单元，与所述音频分离单元连接，用以提取预设时段内的噪音信号，通过对所述噪音信号进行功率谱密度计算，获取所述预设时段内的所述噪音信号的功率谱密度；
所述非噪音计算单元，与所述音频分离单元连接，用以提取同一预设时段内的非噪音信号，通过对所述非噪音信号进行功率谱密度计算，获取所述预设时段内的所述非噪音信号的功率谱密度；
所述信噪比计算单元，与所述噪音计算单元和所述非噪音计算单元连接，用以通过公式X=P非噪/P噪计算所述实时信噪比，式中，X为信噪比，P非噪为非噪音信号的功率谱密度，P噪为噪音信号的功率谱密度；
所述对比单元，与所述信噪比计算单元连接，用以将所述实时信噪比与所述预设信噪比进行比较，获取比较结果。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，所述课程修复模块包括画面修复单元和音频修复单元，其中，
所述画面修复单元用以接收所述画面修复指令，通过对比度增强算法对所述课程的界面画面进行对比度修复，获取修复图像；
所述音频修复单元用以接收音频修复指令，通过降噪算法对所述课程的音频进行噪音修复。
6.根据权利要求5所述的基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，所述画面修复单元包括画面提取子单元和画面修复子单元，其中，
所述画面提取子单元用以提取所述课程的界面画面中所述实际对比度小于所述预设对比度对应的画面为待修复画面；
所述画面修复子单元，与所述画面提取子单元连接，用以通过图像处理软件获取所述待修复画面的图像灰度直方图，并根据所述图像灰度直方图结果计算每个灰度级别的累积分布函数，将所述待修复画面的图像中每个像素点的灰度值映射到新的灰度级别，获取修复图像。
7.根据权利要求6所述的基于云平台的在线课程管理系统，其特征在于，所述画面修复子单元通过图像处理软件获取所述待修复画面的图像灰度直方图包括：
将所述待修复画面转化为灰度图像，获取待修复灰度图像；
通过图像处理软件获取所述待修复灰度图像中的若干像素值；
通过检索灰度值级别数据库获取若干所述像素值对应的若干灰度值级别；
建立以X轴为灰度级别，Y轴为每个灰度级别对应的所述像素的数量的直角坐标系，将若干所述像素值对应的灰度级别以及每个灰度级别对应的所述像素的数量绘制在所述直角坐标系中，获取所述待修复画面的图像灰度直方图。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070095293A (ko) * 2004-12-17 2007-09-28 톰슨 라이센싱 멀티미디어 데이터의 시간-시프트 재생 장치 및 방법
CN108961859A (zh) * 2017-05-19 2018-12-07 深圳市奥拓体育文化发展有限公司 一种体育馆内的智能培训设备
CN110888896A (zh) * 2018-09-07 2020-03-17 台达电子工业股份有限公司 数据搜寻方法及其数据搜寻系统
CN110996128A (zh) * 2019-11-27 2020-04-10 上海乂学教育科技有限公司 在线教学视频推送管理系统
CN113641908A (zh) * 2021-08-17 2021-11-12 中国联合网络通信集团有限公司 课程推送方法、装置、服务器和计算机存储介质
CN113689315A (zh) * 2021-09-01 2021-11-23 中国联合网络通信集团有限公司 课程推送方法、装置和服务器
WO2022179002A1 (zh) * 2021-02-24 2022-09-01 广东拓斯达科技股份有限公司 图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质
CN115063711A (zh) * 2022-05-18 2022-09-16 湖南工程学院 一种计算机应用教学装置
CN116153152A (zh) * 2023-02-15 2023-05-23 江苏兴教科技有限公司 一种用于在线课程学习的云教学平台及方法
CN116405832A (zh) * 2023-03-02 2023-07-07 山东师范大学 音量调控方法、音量调控模块及智慧课堂互动系统
CN116405729A (zh) * 2023-04-11 2023-07-07 贵州师范学院 用于职业生涯规划课程的视频教学内容处理方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070095293A (ko) * 2004-12-17 2007-09-28 톰슨 라이센싱 멀티미디어 데이터의 시간-시프트 재생 장치 및 방법
CN108961859A (zh) * 2017-05-19 2018-12-07 深圳市奥拓体育文化发展有限公司 一种体育馆内的智能培训设备
CN110888896A (zh) * 2018-09-07 2020-03-17 台达电子工业股份有限公司 数据搜寻方法及其数据搜寻系统
JP2020042771A (ja) * 2018-09-07 2020-03-19 台達電子工業股▲ふん▼有限公司Ｄｅｌｔａ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｉｎｃ． データ分析方法及びデータ分析システム
CN110996128A (zh) * 2019-11-27 2020-04-10 上海乂学教育科技有限公司 在线教学视频推送管理系统
WO2022179002A1 (zh) * 2021-02-24 2022-09-01 广东拓斯达科技股份有限公司 图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质
CN113641908A (zh) * 2021-08-17 2021-11-12 中国联合网络通信集团有限公司 课程推送方法、装置、服务器和计算机存储介质
CN113689315A (zh) * 2021-09-01 2021-11-23 中国联合网络通信集团有限公司 课程推送方法、装置和服务器
CN115063711A (zh) * 2022-05-18 2022-09-16 湖南工程学院 一种计算机应用教学装置
CN116153152A (zh) * 2023-02-15 2023-05-23 江苏兴教科技有限公司 一种用于在线课程学习的云教学平台及方法
CN116405832A (zh) * 2023-03-02 2023-07-07 山东师范大学 音量调控方法、音量调控模块及智慧课堂互动系统
CN116405729A (zh) * 2023-04-11 2023-07-07 贵州师范学院 用于职业生涯规划课程的视频教学内容处理方法

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