目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 深度卷积神经网络

2.2 YOLOv5算法

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

实现效果图样例

最后

前言

       📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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         选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统

设计思路

一、课题背景与意义

       在传统的课堂教学中，学生的上课行为只能通过人工观察，该方法存在耗时耗力且低效的问题。因此，探索如何利用深度学习分析学生的课堂行为具有十分重要的意义。在教室密集课堂场景中，能准确检测与关联学生的行为状态，在此基础上，统计课堂学生的行为变化，量化课堂学生的认真程度，形成客观有效的课堂反馈，为授课教师提供客观准确的课堂参考，从而助力智慧课堂建设。

二、算法理论原理

2.1 深度卷积神经网络

       R-CNN算法，包括候选框提取、图像特征提取与目标分类与回归3个模块，形成了基于深度学习的两阶段目标检测算法的基本框架。其中，候选框提取模块采用选择性搜索算法生成候选区域，提取图像上可能包含目标对象的图像块。然后对图像块采样至固定的大小，逐一输入卷积神经网络提取特征。最后使用支持向量机算法对提取的特征进行目标的分类和边框位置的回归。

2.2 YOLOv5算法

YOLOv5s的网络结构：

       在网络的输入端，首先将任意大小的图像缩放到固定大小640×640，通过主干网络特征提取部分得到图像的特征图，网络的特征融合层将提取的高层特征图和低层特征图进行融合，网络的预测层根据融合的特征图，对图像中的目标进行类别的预测和位置的回归。

网络的特征融合：

       主干网络特征提取层对输入640×640的图像提取了大小为80×80、40×40和20×20的特征图，中间层通过最近邻值上采样法将大小20×20的高级特征图扩大至40×40的大小，并与特征提取层大小为40×40的特征图相加，得到中间层大小为40×40的特征图。输出层将不同尺度的特征图输出到网络的预测模块，预测模块结合多尺度的特征图，对图像进行目标类型的预测和位置的回归。

相关代码：

transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))])input_image = transform(input_image)# 将图像输入模型进行预测with torch.no_grad(): input_batch = input_image.unsqueeze(0) output = model(input_batch)# 提取预测结果predictions = output[0]# 假设模型预测的结果包括目标类别的预测和位置的回归predicted_classes = predictions.argmax(dim=1)predicted_boxes = predictions[:, 1:5] # 假设位置回归的结果为边界框的坐标（xmin, ymin, xmax, ymax）

三、检测的实现

3.1 数据集

       基于系统应用场景的特殊性，目前尚未发现公开的学生课堂行为相关的数据集，为了实现利用神经网络模型对学生课堂行为的检测，需要自己搭建学生课堂行为数据集。学长在大学本科课堂真实场景下，采集了大量学生课堂上的行为数据，通过手工标注图像，得到用于神经网络训练的数据集，并将该数据集称为DSBC数据集。

       模型的训练是神经网络在实际应用上的重要步骤，而数据集是训练模型的关键，采用有监督的网络训练方式，需要将训练数据和数据的标注信息一同输入网络。通过人工方法对采集的数据进行数据信息的标注，是指运用标注工具将图像中需要网络预测的信息标注成对应的文件，网络在训练时有对应的参考标准。

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

       对不同班级的学生进行行为检测的效果图，其中红色框、绿色框、蓝色框、黄色框和黑色框分别表示学生抬头、低头、站立、趴桌和转头，从检测效果能看出，提出的方案对密集目标、小目标的学生个体，能准确的检测出学生的行为类别，在实际应用场景中具有较好的表现性能。

       通过统计堂课所有学生行为的占比情况，将结果反馈给授课教师，授课教师能直观的了解整体学生在该堂课的表现情况。

部分代码如下：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 加载数据集并进行预处理train_data = load_train_data()train_labels = load_train_labels()test_data = load_test_data()test_labels = load_test_labels()# 进行数据预处理，如图像增强、归一化等# 训练模型model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data, test_labels))# 使用模型进行预测predictions = model.predict(test_data)# 对预测结果进行后处理和分析analyze_predictions(predictions, test_labels)

实现效果图样例

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最后