本发明涉及在线教育领域，尤其涉及一种在线教育图像信号智能分析系统。
背景技术：
1、随着知识经济的到来，人们的学习模式受到了前所未有的冲击，各种新的学习模式如潮水般涌现，在所有学习模式中，最具有冲击力的便是随着网络技术发展而出现的网络化学习，又称在线教育，它是通过在网上建立教育平台，学员应用网络进行在线教育的一种全新方式。这种在线教育方式是由多媒体网络学习资源、网上学习社区及网络技术平台构成的全新的学习环境。相对于其他的学习模式来说，它具有无可比拟的优势。具体地，在线教育更容易实现一对一的学与教之间交流，更充分尊重学生的个性、激发学习的动机，以及不受时间，地点，空间的限制，可以实现和现实当中一样的互动。
2、当前，对在线教育的教师的形象要求越来越高，为了保证在线教育的视频播放效果，在线教育的管理方一方面会选择形象更佳的教师进行在线教学，另一方面会要求教师进行个人形象管理，以保证最终出现在学生客户端的视频播放画面的良好教师形象。但是，由于教师个人形象管理不善、摄像机构参数误差和/或传输信道干扰等原因，最终出现在学生客户端的视频播放画面的教师形象与应有教师形象的差距较大，显然，现有技术中缺乏相应的形象分析机制和形象管理机制。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种在线教育图像信号智能分析系统，通过引用动态控制设备用于设置在线教育视频的当前时间区间的拍摄帧率，当前时间区间的拍摄帧率与在线教育视频在当前时间区间的前一时间区间内的各份视频图像分别对应的各份信噪比的均值单调反向关联，从而兼顾图像传输数据省流以及图像整体质量，随后构造针对性设计的连续操作器件用于根据设定在线教师在当前在线教育视频图像针对性增强处理后获得的图像中的占据区域的各项视觉信息智能判断设定在线教师对应的外形偏离程度数据，从而为在线教育视频的图像质量的实时分析提供关键数据。
2、根据本发明，提供了一种在线教育图像信号智能分析系统，所述系统包括：
3、动态控制设备，用于设置在线教育视频的当前时间区间的拍摄帧率，所述拍摄帧率与在线教育视频在当前时间区间的前一时间区间内的各份视频图像分别对应的各份信噪比的均值单调反向关联；
4、图像抓取设备，用于抓取在线教育视频的当前时刻的视频图像以作为即时教育图像，所述在线教育视频的当前时间区间以当前时刻为起始时间点；
5、第一增强设备，与所述图像抓取设备连接，用于对接收到的即时教育图像执行基于分布函数的直方图均衡处理，以获得并输出相应的第一增强图像；
6、第二增强设备，与所述第一增强设备连接，用于对接收到的第一增强图像先后执行自适应递归滤波处理以及脉冲噪声消除处理，以获得并输出相应的第二增强图像；
7、第三增强设备，与所述第二增强设备连接，用于对接收到的第二增强图像先后执行对比度提升处理以及形态学处理，以获得并输出相应的第三增强图像；
8、连续操作器件，与所述第三增强设备连接，用于接收所述第三增强图像且包括梯度采集单元、模型建立单元以及模型应用单元，所述模型应用单元分别与所述梯度采集单元以及所述模型应用单元连接，所述连续操作器件用于根据设定在线教师对应的亮度数值区间检测设定在线教师在第三增强图像中的占据区域，基于所述占据区域占据的像素点数量、所述占据区域的外形数据、设定在线教师对应的标准图形的解析度以及设定在线教师对应的标准图形的外形数据采用循环神经网络模型智能判断设定在线教师对应的外形偏离程度数据，所述智能判断采用多次训练后的循环神经网络，外形数据为对应的占据区域或标准图形的边缘曲线上的出现次数最多的曲率数据；
9、其中，所述连续操作器件用于根据设定在线教师对应的亮度数值区间检测设定在线教师在第三增强图像中的占据区域包括：所述设定在线教师为当前时间区间内在线教育视频中的主讲教师，以及设定在线教师对应的亮度数值区间由设定在线教师对应的亮度上限阈值和亮度下限阈值进行数值限定；
10、其中，设置在线教育视频的当前时间区间的拍摄帧率，所述拍摄帧率与在线教育视频在当前时间区间的前一时间区间内的各份视频图像分别对应的各份信噪比的均值单调反向关联包括：当前时间区间与其的前一时间区间二者持续时长相等。
11、由此可见，本发明至少具备以下几处显著的实质性特点：
12、首先：引用动态控制设备用于设置在线教育视频的当前时间区间的拍摄帧率，当前时间区间的拍摄帧率与在线教育视频在当前时间区间的前一时间区间内的各份视频图像分别对应的各份信噪比的均值单调反向关联，从而兼顾图像传输数据省流以及图像整体质量；
13、其次：构造针对性设计的连续操作器件用于执行设定在线教师的外形失真的智能判断，所述连续操作器件包括梯度采集单元、模型建立单元以及模型应用单元，所述模型应用单元分别与所述梯度采集单元以及所述模型应用单元连接；
14、再次：根据设定在线教师对应的亮度数值区间检测设定在线教师在当前在线教育视频图像针对性增强处理后获得的图像中的占据区域，基于所述占据区域占据的像素点数量、所述占据区域的外形数据、设定在线教师对应的标准图形的解析度以及设定在线教师对应的标准图形的外形数据采用循环神经网络模型智能判断设定在线教师对应的外形偏离程度数据，从而为在线教育视频的图像质量的实时分析提供关键数据；
15、最后：具体地，智能判断采用多次训练后的循环神经网络，外形数据为对应的占据区域或标准图形的边缘曲线上的出现次数最多的曲率数据，从而保证了智能判断结果的可靠性和稳定性。
16、本发明的在线教育图像信号智能分析系统运行稳定、设计智能。由于能够构造针对性设计的连续操作器件用于根据设定在线教师在当前在线教育视频图像针对性增强处理后获得的图像中的占据区域的各项视觉信息智能判断设定在线教师对应的外形偏离程度数据，从而避免在线教育教师形象受损。
1.一种在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求3所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于：
5.如权利要求2所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
6.如权利要求5所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于：
7.如权利要求6所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于：
8.如权利要求7所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于：
9.如权利要求8所述的在线教育图像信号智能分析系统，其特征在于：
