[发明专利]一种基于深度学习的学生课堂行为检测方法在审
| 申请号： | 202110703914.4 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113469001A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 刘复昌;潘志庚;曹明亮;丁丹丹;张明敏;梁应滔;梁应鸿;胡丽平 | 申请（专利权）人： | 广州玖的数码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 刘洁 |
| 地址： | 510640 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的学生课堂行为检测方法，涉及行为识别技术领域，其技术方案要点是：S1、制成数据库；S2、将原始数据集按比例分为训练集、验证集及测试集，利用yolo_v3检测算法获取图像中学生的位置信息，根据学生的位置信息，利用Opencv裁剪学生图像，将图像统一缩放为224×224；S3、通过数据扩容的方式扩大训练集；S4、将ResNet50网络结构作为预训练模型进行训练，并据验证集的验证结果对网络结构进行微调，训练得到分类模型；S5、利用训练的模型结构测试测试集，观察图像分类情况与实际情况的差异，得模型的分类效果，并保存分类结果。该方法可检测识别学生课堂行为，能够帮助教师掌握学生上课状态、调整教学方式，并可作为教学评价的重要依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 学生 课堂 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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