殷玉霞，张彬，帅小应

摘要：为了减少高校图书馆自习室空占座的现象，提高座位的使用效率，提出了基于深度学习的座位管理系统。通过神经网络对座位数据训练得到分类模型，利用分类模型对待识别的座位数据分类从而得到座位的状态。如果处于预约或占用状态的座位空闲时间超过设定阈值，系统将自动取消座位，实现了对座位的实时管理。深度学习能提高座位状态识别的准确性，有效提高了图书馆座位的管理效率。

关键词：座位;图书馆;占座;深度学习;神经网络

中图分类号：TP391     文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）34-0001-03

1 引言

高校图书馆软硬件条件好，是学生首选的自习场所。随着高校在校生人数的增多以及近年来大学生对考研、考编制的热情的不断增长，越来越多的学生选择到图书馆的自习室学习，导致学校图书馆的座位越来越紧张。图书馆自习室的座位无法满足在校学生的学习需求，尤其是在各种考试季来临时，学生抢位、占位的现象更加严重。占位在高校图书馆屡禁不止，学生想尽各种办法占位。占座的主要形式包括同学间代人占座、利用书籍物品占座等。占座降低座位使用的效率、造成座位分配的不公、引发学生与学生以及学生与管理人员间的矛盾冲突、滋生“卖座”等不良现象。

为了有效解决占座问题，各个高校尝试着运用各种方法如教师劝导、定期巡查清理等加以解决，一些高校还引进了现代的管理技术如网络预约、现场扫码签到等方法，但是占座现象还仍然存在。赵淑娟对高校图书馆占座问题的原因以及现状进行了较为深入的分析，针对当前高校图书馆占座现象的指出利用计算机系统是解决此类问题的最佳方案 [1]。高校应利用先进的管理系统提高座位管理的效率。当前高校图书馆中部分同学抢到座位后离开座位，使得座位较长时间内处于实际空闲状态。这种状态比较常见，不仅浪费了资源又容易引发矛盾冲突。为了更为有效地对座位进行管理本文提出了基于深度学习的座位管理的方法，通过实时获取座位的图像数据能及时感知到座位的状态。当学生预约成功后如果在规定时间没有使用座位或者使用过程中长时间离开座位，系统自动取消座位，有效减少空占座的现象，提高座位的利用率。

2 相关研究

文献[2]利用RFID、红外等技术设计了一种图书馆座位管理系统，通过用户离开座位的时间长短来判断用户使用过程是否有违规活动。为了实现高效、智能化的图书馆管理，何鹏提出依据用户积分动态变化实现智能化管理的座位管理系统，克服了部分已有系统以用户离开时间长短为单一判断依据的不合理性与灵活性[3]。为了帮助用户提高选位的效率，提升图书馆的管理水平，尹相权对图书馆的用户行为进行了深入的分析[4]。

马东明[5]设计了基于IC卡的图书馆自习室座位管理系统，系统通过在线预约与现场刷卡确认等方式有效抑制空占位现象。张静端等人结合GIS与红外探测技术设计了能够实现查询、预约座位与定位导航功能的图书馆座位系统[6]。文献[7-8]利用人脸识别技术对学生进出图书馆自习室进行识别，提高座位的使用效率。图像分类是图像处理的重要技术，深度学习是近年来在图像分类方面取得了重大的成功[9]，基于深度学习算法的图像分类准确性会更好[10]。

3 系统设计

3.1 系统架构

本系统采用MVC模式，利用B/S与C/S相结合来实现系统的功能，系统架构如图1所示。视图（View）负责向用户显示数据并向控制器（Controller）发请求;控制器控制数据流向业务模型（Model），并用业务执行结果更新视图;模型表示特定的业务逻辑，返回数据变化。

视频终端设备采集自习室的图像数据上传到服务器，服务器经过深度学习算法处理得到座位的状态，用户可通过App、浏览器、现场触屏设备等进行查看、预约座位等操作。当系统检测到当前正处于预约或占用状态的座位空闲时间超过设定的阈值时，系统将会取消座位。

3.2 系统功能

系统用户主要分为学生与管理员两类，不同用户分类具有不同的功能。管理员主要有学生管理、系统管理、座位管理以及数据分析等功能;学生主要的个人信息管理、座位查看、座位预约、座位取消等功能。系统功能如图2所示。

3.3 系统主要模块的设计

3.3.1 座位查询

学生或管理员能够查看座位的状态。座位状态有“占用”“空闲”“预约”“关闭”四种状态，分别用红色、绿色、橙色、灰色表示。占用表示该位置已经有人使用，处于空闲状态的座位可以接受预约，关闭狀态的座位不能预约也不能使用。处于空闲状态的座位如果有人预约成功则其状态转为预约状态，学生现场签到后变为占用状态。管理员可以关闭座位也可以开放座位，座位状态转换如图3所示。

3.3.2 座位预约

学生可以通过手机远程、台式电脑或现场终端预约座位，预约成功后，当用户在规定时间内到现场签到便开始使用座位，预约流程如图4。

3.3.3 座位取消

学生预约座位后，如果不能去图书馆学习则要在开始时间前取消座位的预约。如果在开始后指定的时间内学生本人没有使用预约的座位或长时间离开座位系统将取消座位，系统将对此情况进行记录并采取适当的措施。

3.3.4 数据分析

通过用户预约次数、使用时长、退订次数、取消次数、学习行为以及座位的使用数据等方面进行统计，构建基于用户与座位的历史数据的分析模型，进行个性化的管理与推荐。

3.4 座位状态检测

自习室中座位的状态会动态变化，通过深度学习算法对拍摄到的图像进行分类，可实时检测到座位的状态。

首先对座位图像数据进行数据清理等预处理，然后对座位状态进行标本标记，再利用神经网络进行训练得到分类器，最后利用分类器对待识别的座位状态进行分类识别。当座位处于占用状态时，如果深度学习算法检测到座位处于实际空闲状态便开始计时。当计时器超过设定的阈值系统便取消座位并记录。同理预约成功但在预约时间内没有使用的座位也将被取消。

4 结论

高校图书馆自习室是大学生自习的理想场所，随着高校在校生人数的不断增加，学校图书馆自习室的座位不能满足学生学习的需要。抢座、占座是高校特有的现象，为了减少占座，提高座位的使用效率与公平性，本文提出了基于深度学习的座位管理系统。系统利用深度学习算法实时分析拍摄到的座位图像，算法能有效判断出座位的状态，对于预约后不能及时使用座位或使用过程中长时间离开座位的现象能得到及时处理，从而提高了座位的使用效率。基于深度学习算法在图像分类中的准确性高，可以有效减少管理人员的工作量，降低了运行成本。

本文只是利用深度学习算法对座位的状态进行分类，今后将进一步探讨利用深度学习算法在图书馆座位管理中精细的图像分类，利用图像识别实现自动签到，提高管理的效率。

参考文献：

[1] 赵淑娟.高校图书馆占座问题的分析及解决方案[J].长治学院学报，2017，34（4）：102-105.

[2] 秦劍飞，王安，沈谢，等.基于RFID图书馆座位管理系统[J].科技信息，2014（3）：27-28.

[3] 何鹏.图书馆智能化座位管理系统的设计[J].常州工学院学报，2016，29（1）：63-67.

[4] 尹相权.基于图书馆座位管理系统的用户行为分析[J].数字图书馆论坛，2019（10）：37-44.

[5] 马东明，张萌.基于IC卡的图书馆自习室座位管理系统的设计与实现[J].图书情报工作，2014，58（S2）：177-179，192.

[6] 张静端.基于GIS技术的高校图书馆座位管理系统[J].东华大学学报（自然科学版），2016，42（2）：242-247.

[7] 徐海东.基于人脸识别的座位管理系统的设计与实现[J].科技情报开发与经济，2015，25（20）：140-141.

[8] 王斌，刘廷泰，唐蕾，等.基于机器视觉的图书馆座位管理系统的设计与实现[J].信息与电脑，2020，32（4）：81-82，85.

[9] Li Y X.Deep reinforcement learning[EB/OL].2018：arXiv：1810.06339[cs.LG].https：//arxiv.org/abs/1810.06339

[10] 陶筱娇，王鑫.基于深度学习算法的图像分类方法[J].微型电脑应用，2019，35（3）：40-43.

【通联编辑：梁书】