5.7 自习室推荐系统
大学的自习是学生们主要的学习方式，但随着各个大学招生人数的增加，自习座位成为了大学里较为稀缺的资源。

同学们都有过这样的经历，想要找个教室自习，却总是在教学楼中转了大半天，一个个教室开门去看，尤其是考试临近时，“一座难求”的现象尤为突出。

现如今，很多学生或者研究人员都意识到这一问题，积极开发了很多和自习教室推荐相关的应用。

比较典型的一种方法是，把自习教室推荐系统按结构分为数据库模块和网站模块两部分，数据库主要是存储数据，即存储教学楼和各个教室的课程信息，为网站模块提供查询数据，学生可以即使登陆网站查询信息。

还有一种架构是基于用户反馈的，即通过在教室里上自习的用户更新数据，但这需要大量用户的参与才能准确反映座位的实时动态。

总的来讲，目前的推荐系统大多功能单一，准确度不高，数据无法及时更新。

我们的推荐系统由四大板块组成，包括数据采集系统，用户系统，数据库，中心管理系统。

结构图如下：
一、数据采集系统
该系统用于采集教室区域的各类信息，具体分成无线传感器网络模块、RFID模块及图像识别模块。

无线传感器模块具有温度传感器，co2传感器，光照传感器，压力传感器等多种传感器，它们以zigbee协议组织传输数据，数据最终由路由器汇聚并通过Internet或者其他连接方式传输给中心管理系统。

在参考推荐系统中，这些数据将在给用户进行推荐时提供参考。

比如，有些同学在自习的时候，对光照，温度等条件极其敏感，如果条件不合自己的要求，会极大程度影响到自习的效率。

再比如，通过把压力传感器安放在每插座上来检测出教室里的插座是否已被使用，给可以上自习带着电脑的同学提供参考。

总之，如果我们可以及时采集教室的信息，再由终端展示给学生，就能帮助他们快速找到合适的自习教室。

RFID模块用于检测教室是否有课。

每一个教师都会有一张射频卡，
教师上课的时候，只要在教室范围之内，阅读器可以识别到这张卡，并向中心管理系统发出“有课”的信号，事实上，每节课的长短是固定的，中心管理系统只需要间隔一定时间向阅读器发出读的指令就行了，这样可以大大节省能量。

图像识别模块用于识别判断教室内人数的多少，这也是能向用户提供及时反馈的基本保证。

相比于外界复杂的自然环境，教室里面的环境简单得多，桌椅一般是固定摆放的，大大提高了图像识别的精确程度。

图像识别法判断的原理是，首先由分布在教室天花板上的摄像机捕捉教室的俯视图，然后再由程序通过提取俯视图中人体头部区域特征，进行人体检测。

要保证摄像机能覆盖所有座位，可以采用艺术馆问题的原理。

至于如何根据俯视图中人体头部特征来检测人体。

可以首先根据座位的位置对采集到的图像分块，保证每个块内包含一个座位，座位上无人或书本占座时，每个块的区域内只有桌椅的图像，其灰度梯度变化很平滑。

一旦有人出现，会出现一个灰度变化十分剧烈的边缘，如图，当边缘周围灰度梯度的变化值小于给定的阈值时，认为该边缘
是匹配人头区域的边缘，即检测到人头。

最后，根据检测到人体的区域个数count1和该教室的区域总个数count2，可以计算出教室使用率ratio=count1/count2。

一、用户系统
用户包含两个大类，其中一类是学生或者老师，他们使用该系统来查找合适的自习教室。

该系统提供三中获取结果的方法，首先，可以通过手机ＡＰＰ，师生只要登录查询系统，就能看到每个教室的人数多少，温度，光照，ｃｏ２浓度已经插座使用情况，并可以输入查询条件查询缩小查找范围。

教学楼查询终端的功能类似，学生只要在终端上刷自己的校园卡，就能查询到上诉信息。

大屏幕则是一种更加直接的方式，他不提供交互功能，只能实时动态地轮流播放各个教室的情况。

另一类用户是教务管理人员，系统采集的数据会及时保存在数据库中，教务管理人员可以查看这些信息并进行分析。

一、中心管理系统
该系统是连接各个模块的桥梁，也是整个推荐系统的核心部分。

主要具有接受数据，处理数据，提供查询，管理网络等功能。

教室类各模块采集到的数据可以实时提交给中心管理系统，系统把这些原始的信息处理，如果师生提出请求，请求会通过Internet传送给管理系统，系统就能及时把处理后的温度，光照，CO２浓度，插座使用情况等信息反馈给用户。

同时，会把数据保存到数据库中，用于教务分
析。

网络方面涉及到的网络管理，信息安全等也由该系统一并来管理。

一、数据库系统
数据库把数据按一定组织方式储存在一起，能为多个用户共享，主要用于保存处理后的系统，便于进行统计分析。

比如某些专业要申请教室考试，那么教务系统就能通过分析数据库中的记录，找到那些教室使用率最低，从而保证尽可能减少对自习的同学的影响。

参考文献：
[1]苏海明，基于头部特征的人体检测.信息与电脑，2010.3。