基于深度学习与3D建模技术的智慧校园系统设计

摘要

随着教育信息化的快速发展，智慧校园成为推动教育创新的重要方向。在本项目中，我们首先通过问卷调查和访谈收集了师生对智慧校园的具体需求。接着，在统一的Python开发环境下，运用深度学习技术训练了一个高精度的人体检测模型，实现了从摄像头采集画面中准确识别人物的功能。随后，我们编写了处理脚本来进行图像预处理、目标检测以及人数统计，大幅提升了对目标处理的速度与准确性。此外，采用AutoCAD完成了校园内重要区域食堂等的三维建模，构建了逼真的虚拟环境。最后，通过系统集成与联调，确保前端展示界面与后端逻辑处理模块能够协同工作，成功搭建了一个集实时人数监测、资源利用情况分析于一体的智慧校园云眼大屏系统，为学校管理提供了有力支持。

关键字：智慧校园，Python，OpenCV库，建模，校园大屏

1. 研究背景

教育信息化的国家战略：随着《国家教育事业发展“十三五”规划》的提出，国家强调了改革创新的重要性，智慧校园建设成为教育信息化的重要组成部分，旨在通过改革创新和对外开放解决教育领域的难题、激发活力、推动发展。由此，“智慧校园大屏云眼”孕育而生，为智慧校园的建设提供了技术基础，能够实现校园资源的优化配置和高效利用，推动校园管理、教育、服务等多个领域的整合和升级。

2. 国内外研究现状

国内许多高校已经开始部署基于图像识别的实时监控系统，但多集中于安全防护领域，例如校园安防监控和人脸门禁系统[1]。然而，这些系统往往忽视了数据可视化和师生用户的实际需求。大屏数据可视化技术在教育领域的应用刚刚起步，主要应用于展示学校整体运营数据，而非实时的场景动态数据。

国外的智慧校园系统通常聚焦于综合性平台的建设，结合了学生管理、教学资源调度和实时监控等功能。例如，MIT的智慧校园项目结合了物联网和云计算技术，提供了实时环境监测和动态资源管理功能。这些系统注重多功能整合，但对复杂场景下的个性化需求支持不足。

3. 关键技术

前端主要是通过3D模型去展示和传递信息，后端我们选择的是python语言。选择python语言的优势有：编程语言相对容易、python被誉为胶水语言，兼容性强、python还具有丰富的库，方便进行数据处理和联调模型等。使用该库的理由如下：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，拥有丰富的算法和功能，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域[1]。其算法和功能包括图像处理、特征检测、目标识别、人脸识别、运动估计、三维重建等。其中，图像处理方面包括图像滤波、边缘检测、图像分割等功能，可用于图像的降噪、增强和分割操作。在特征检测方面，OpenCV 提供了各种特征描述符、关键点检测和匹配算法，用于在图像中检测和描述局部特征，对于目标识别、图像配准等任务具有重要应用价值[2]。因此我们使用了OpenCV、Numpy、TensorFlow等库，实现了由开始检测静态人脸、识别静态人数到最后识别实时人数的技术提升。并且结合分治算法、动态规划、Dijkstra最短路径算法等算法，再结合了二叉树、图等数据结构，再加上深度学习模型对图像进行目标检测的技术，尽最大努力的减少统计数据的误差，提高检测人数的精准度和检测速度。

4. 建模设计

首先，使用了AutoCAD软件，构建了整个3D模型的二维图形。在构建3D模型和二维图形之前，我们花费了大量的时间去探测建筑的实时数据。在描绘二维图形时，我们采用了“比例法”，将实际大小的建筑物，比如：食堂、图书馆等，等比例的缩小，让之后的3D模型更为逼真；我们还在二维图形中按比例的描绘了门、窗、台阶、楼梯等，最大的还原了实际建筑的真实性。

其次，获得二维图形后，我们接着使用ARCHICAD软件，去构建整个3D模型。在构建3D模型之时，我们根据二维图形的信息和实时数据，使用了红砖、大理石、玻璃等各种材质，去创建3D模型，力求还原建筑最真实一面，为之后大屏展示的效果铸牢基础。

5. 结论

“智慧校园大屏云眼”系统通过整合多项前沿技术，如OpenCV、TensorFlow以及YOLO模型，成功实现了从静态数据到实时动态数据的精准识别和有效展示。该系统的开发不仅提高了校园资源管理的效率，也为智慧校园的建设提供了一个技术范例。从建模设计到技术联调的全过程中，团队有效克服了数据可视化和实时监控领域的诸多技术挑战，并在系统精度和响应速度上实现了突破。同时，采用了先进的图像识别技术和三维建模技术，使用ARCHICAD和Unity来进行场景建模，克服了许多难点，成功实现了高精度的人体检测与人数统计功能，并创建了一个逼真的3D虚拟环境以展示校园内重要区域的实时状态。

未来，该系统可进一步优化算法模型，以适应更复杂的校园场景需求，并通过引入更多功能模块（如行为分析和预测性维护）扩展其应用范围以及建模场景，从而更全面地服务于师生的多样化需求。由此，“智慧校园大屏云眼”不仅为智慧教育的实现奠定了基础，也展现了技术驱动教育创新的广阔前景。

参考文献

[1]刘春晓，张文豪.基于OpenCV的人脸识别系统的设计与实现[J].现代信息科技，2024，8（14）：20-25.DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.14.005.

[2]杨彦青;宋星;.不同光照强度变化下融合深度学习的人脸识别技术研究[J].自动化与仪器仪表，2023（04）：55-58+63.

[3]梁宇锋. 校园大数据分析及其可视化研究[D]. 浙江农林大学， 2019. DOI：10.27756/d.cnki.gzjlx.2019.000065.

[4]惠康华，刘畅.基于YOLO5Face重分布的小尺度人脸检测方法[J].计算机仿真，2024，41（03）：206-213.

[5]胡北辰.基于OpenCV的人脸图像识别系统设计与实现[J].佳木斯大学学报（自然科学版），2022，40（02）：123-126.

基金项目：北京科技大学天津学院大学生创新创业训练计划项目（202413898022）

作者简介：

谢林（2001-）男，四川广安人，本科生，所学专业为计算机科学与技术

谢一鸣（2004-），男，河南商丘人，本科生，所学习专业为计算机科学与技术

刘晓阳（2003-），男，山西大同人，本科生，所学习专业为计算机科学与技术

刘凯萍（2004-），女，天津人，本科生，所学习专业为计算机科学与技术

杨国庆（2002-），男，河南信阳人，本科生，所学习专业为计算机科学与技术。

张祖滔（2003-），男，河南新乡人，本科生，所学习专业为计算机科学与技术。

张伟（1988-），男，河北定州人，硕士，讲师，研究方向为算法设计与分析、人工智能与大数据。