可识别hand-raising/reading/writing/using phone/bowing the head/leaning over the table/共6种 基于YOLOv5的课堂行为检测项目的详细介绍,包括数据集准备、模型训练、推理和可视化。该项目可以识别以下6种行为:举手(hand-raising)、阅读(reading)、书写(writing)、使用手
不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了 Head:Head部分较yolov5而言有两大改进:1)换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head),将分类和检测头分离 2)同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free Loss :1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Alig...
引言:介绍课堂行为识别算法的背景、意义和研究现状,阐述智慧教室设计的必要性和发展趋势。 课堂行为识别算法研究:分析课堂行为的特点和分类,研究不同课堂行为识别算法的原理、方法和流程,包括基于视频图像、声音、自然语言处理等技术的方法。对比各种算法的优缺点,提出改进和优化方案。 智慧教室设计原则与理念:阐述智慧教室...
目前,基于深度学习的学生课堂行为识别处于前期研究阶段,主要研究方法是通过面部表情、人体骨架及头部和姿态估计来识别学生的课堂行为,这种方法虽然能识别学生行为,但缺点是对学生与周围物品的交互关注不够。而在真实的教室环境下,很多课堂行为还包含学生和周围...
智慧学习环境下小学课堂教学行为的精准识别与改进以英语学科为例 2025年3月14日,由长宁区教育学院主办,长宁区适存小学承办的主题为“识色启智,绘彩成辉:智慧学习环境下小学课堂教学行为的精准识别与改进”的英语区级教研活动在春意盎然的...
基于深度学习的学生课堂行为识别.pdf,摘要 摘要 学生在课堂上的行为识别是计算机科学与教育技术领域交叉热点课题,这 一领域的研究进展标志着人工智能技术和数字化教育平台的融合,为教育管理 带来了创新的变革。这种以人工智能为基础的教育信息化正在成为现代教育体 系中
在智慧数字课堂中,学生课堂行为的检测与识别是关键。通过对学生的课堂行为进行分析,教师可以更好地了解学生的学习状态,及时调整教学策略,提高教学效果。YOLOv7(tiny/l/x)作为一款高效的实时目标检测算法,具有速度快、精度高的特点,非常适合应用于教学课堂场景。 二、YOLOv7算法简介 YOLOv7是YOLO(You Only Look Once...
基于卷积神经网络的手势识别系统,resnet50,mobilenet【pytorch框架,python,tkinter】 62 -- 1:42 App 基于卷积神经网络的花卉识别系统,resnet50,mobilenet【pytorch框架,python,tkinter】 64 -- 1:22 App 基于卷积神经网络的蔬菜识别系统,resnet50,mobilenet【pytorch框架,python,tkinter】 128 -- 1:30 App 基于卷...
学生课堂行为识别教学质量评估系统利用教室安装的摄像头，学生课堂行为识别教学质量评估系统对学生的表情状态、课堂表现和互动行为进行全面监测。系统通过图像识别算法和数据分析，对学生的参与度、专注度、互动质量等进行评估，为教师提供有关教学效果的实时反馈。学生课堂行为识别教学质量评估系统通过识别学生的表情状态和行为...
《基于深度学习的学生课堂行为识别方法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展,深度学习在各个领域的应用越来越广泛。在教育领域,学生课堂行为的识别与分析对于提高教学质量、优化教学策略具有重要意义。本文旨在研究基于深度学习的学生课堂行为识别方法,以期为教育工作者提供新的思路和方法。二、研究背景与意义近年来,...