一種基于深度學習的學生課堂行為檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110703914.4 申請日 -
公開（公告）號 CN113469001A 公開（公告）日 2021-10-01
申請公布號 CN113469001A 申請公布日 2021-10-01
分類號 G06K9/00（2006.01）I;G06K9/32（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 劉復昌;潘志庚;曹明亮;丁丹丹;張明敏;梁應滔;梁應鴻;胡麗平 申請（專利權）人 廣州玖的數碼科技有限公司
代理機構 重慶市信立達專利代理事務所（普通合伙） 代理人 劉潔
地址 510640廣東省廣州市天河區(qū)平云路163號之二901室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的學生課堂行為檢測方法，涉及行為識別技術領域，其技術方案要點是：S1、制成數據庫；S2、將原始數據集按比例分為訓練集、驗證集及測試集，利用yolo_v3檢測算法獲取圖像中學生的位置信息，根據學生的位置信息，利用Opencv裁剪學生圖像，將圖像統(tǒng)一縮放為224×224；S3、通過數據擴容的方式擴大訓練集；S4、將ResNet50網絡結構作為預訓練模型進行訓練，并據驗證集的驗證結果對網絡結構進行微調，訓練得到分類模型；S5、利用訓練的模型結構測試測試集，觀察圖像分類情況與實際情況的差異，得模型的分類效果，并保存分類結果。該方法可檢測識別學生課堂行為，能夠幫助教師掌握學生上課狀態(tài)、調整教學方式，并可作為教學評價的重要依據。