【毕业设计】基于机器视觉的学生课堂行为检测 目标检测 深度学习 计算机视觉 yolo

一、背景意义

       随着教育技术的不断进步，课堂管理和学生行为分析逐渐成为教育研究的重要课题。传统的课堂观察方法往往依赖于教师的主观判断，不仅效率低下，而且容易受到观察者偏差的影响。基于机器视觉的学生课堂行为检测系统，利用深度学习和计算机视觉技术，能够实现对学生课堂行为的自动化监测和分析，及时识别注意力不集中或参与度低的学生，进而实施个性化的干预措施。此外，通过数据分析，学校管理者可以获取整体课堂氛围和学生行为模式的反馈，优化教学环境，提高教育质量。

二、数据集

2.1数据采集

       首先，需要大量的学生行为图像。为了获取这些数据，可以采取了以下几种方式：

• 网络爬虫：使用Python的BeautifulSoup和Selenium编写了一个网络爬虫，从公开的图片网站、社交媒体和一些开源图片库中抓取了大量图片。在抓取过程中，确保每张图片都有清晰的目标物体，并且避免重复图片。

• 开源数据集：从网上下载了一些公开的数据集。这些数据集为项目提供了一个良好的起点，尤其在数据量不足时，它们可以极大地提高模型训练的效果。

• 自定义照片：为了增加数据的多样性，还拍摄了一些照片，包括不同的品种、背景和光照条件，以确保数据的丰富性和代表性。

       在收集到大量图片后，对这些原始数据进行了清洗和筛选：

• 去除低质量图片：一些图像模糊、分辨率过低或者有其他物体干扰的图片被剔除掉。确保每张图片都能清晰地展示学生行为特征是数据质量的关键。

• 统一格式：将所有图片转换为统一的JPEG格式，并将图片的分辨率统一到256x256像素，这样可以在后续的训练中减少不必要的图像缩放操作，保证数据的一致性。

• 分类整理：将所有图片按照类别进行分类，分别放入对应文件夹中。每个类别的文件夹下严格只包含对应的图片，避免数据集出现混乱。

2.2数据标注

        收集的数据通常是未经处理的原始数据，需要进行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于任务的类型：

• 分类任务：为每个数据样本分配类别标签。
• 目标检测：标注图像中的每个目标，通常使用边界框。
• 语义分割：为每个像素分配一个类别标签。

       构建学生课堂行为表现数据集涉及多种复杂行为的标注，包括Looking_Forward（专注）、Raising_Hand（举手）、Reading（阅读）、Sleeping（睡觉）、Turning_Around（转身）。这些行为的多样性和细微差别增加了标注工作的复杂度和工作量。标注人员需耗费大量时间和精力，精确标注每个行为的边界框和类别，以捕捉学生行为的动态变化和准确位置。通过LabelImg逐帧检查视频或图像序列，确保每个行为都被准确标注，为数据集的准确性和完整性提供保障，为进一步的学生行为分析和模型训练奠定基础。

       包含2262张学生课堂行为图片，数据集中包含以下几种类别

• 学生朝向前方：可能表示专注听讲或者注视前方的内容。
• 学生举手:通常用于提问、回答问题或者参与课堂互动。
• 学生在课堂上阅读书籍、笔记或者其他学习资料，可能是跟随教材学习的表现。
• 学生在课堂上睡觉，表示缺乏注意力或精神状态不佳。
• 学生转身，可能是与同学交流、观察周围环境或者其他行为。

2.3数据预处理

       在标注完成后，数据通常还需要进行预处理以确保其适合模型的输入格式。常见的预处理步骤包括：

• 数据清洗：去除重复、无效或有噪声的数据。
• 数据标准化：例如，对图像进行尺寸调整、归一化，对文本进行分词和清洗。
• 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方法增加数据的多样性，防止模型过拟合。
• 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保模型的泛化能力。

       在使用深度学习进行训练任务时，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分是为了评估模型的性能并确保模型的泛化能力。数据集划分为训练集、验证集和测试集的比例。常见的比例为 70% 训练集、20% 验证集和 10% 测试集，也就是7:2:1。数据集已经按照标准比例进行划分。 

标注格式:

• VOC格式 (XML)
• YOLO格式 (TXT)

yolo_dataset/
│
├── train/
│   ├── images/
│   │   ├── image1.jpg
│   │   ├── image2.jpg
│   │   ├── ...
│   │
│   └── labels/
│       ├── image1.txt
│       ├── image2.txt
│       ├── ...
│
└── test...
└── valid...

voc_dataset/
│
├── train/
│   ├───├
│   │   ├── image1.xml
│   │   ├── image2.xml
│   │   ├── ...
│   │
│   └───├
│       ├── image1.jpg
│       ├── image2.jpg
│       ├── ...
│
└── test...
└── valid...

三、模型训练

3.1理论技术

       YOLOv5是一种高效的目标检测算法，通过优化模型架构、提高训练速度和推理速度，实现了卓越的实时检测能力。采用卷积神经网络（CNN）作为骨干网络，结合CSP结构、多尺度特征提取和Focal Loss等技术，YOLOv5在处理不同尺寸目标时表现优异。同时，动态学习率和混合精度训练加速了模型的训练过程，使其在多个应用场景中具有出色的表现。

       YOLOv5s网络结构由四个核心部分组成：

• 输入端：负责接收和预处理输入图像，包括图像归一化和数据增强，以提高模型的稳定性和泛化能力。
• 骨干网络：采用轻量化的CSPDarknet结构，通过多层卷积高效提取图像特征，增强对不同物体的识别能力。
• 多尺度特征融合块：使用特征路径聚合网络（PANet）结构融合底层和高层特征，提供多尺度输出，提升对小目标和大目标的检测效果。
• 输出端：生成最终检测结果，包括边界框回归、类别预测和非极大值抑制（NMS），确保准确且高效的目标检测。

        在学生课堂行为检测系统中，YOLOv5被广泛应用于监测和分析学生的课堂行为，通过实时视频流，系统能够识别多种行为类别，如专注、走动、聊天、看手机和打瞌睡等。首先，数据集的构建与标注是至关重要的，开发者收集包含不同学生行为的视频数据，并对其进行精确标注，以确保YOLOv5模型能够学习到各种行为的特征。接着，利用YOLOv5的高效性，开发者可以快速训练出针对课堂行为的检测模型，通过调整超参数和应用数据增强策略，进一步提升模型在课堂环境中的准确性和鲁棒性。在课堂上，系统通过摄像头实时捕捉学生的行为，并利用训练好的YOLOv5模型进行推理，识别学生的行为状态，这种实时监测能够帮助教师及时了解学生的课堂参与度。此外，系统还将检测到的行为信息可视化，生成分析报告，帮助教师评估学生的学习状态并调整教学策略，最终通过数据的积累与分析，为个性化教学提供科学依据。

3.2模型训练

• 数据预处理：

  • 加载数据集，并根据 YOLO 模型的要求进行预处理，如将图像缩放至模型输入大小，生成标注文件等。

# 数据预处理及训练代码示例
import os
import numpy as np
from yolo_utils import preprocess_image, create_batch_data, train_yolo_model

# 设置数据集路径
train_images_dir = 'data/train/images/'
train_labels_dir = 'data/train/labels/'
val_images_dir = 'data/val/images/'
val_labels_dir = 'data/val/labels/'

# 设置超参数
batch_size = 16
input_shape = (416, 416, 3)
num_classes = 5

# 数据预处理
train_data = create_batch_data(train_images_dir, train_labels_dir, input_shape, num_classes)
val_data = create_batch_data(val_images_dir, val_labels_dir, input_shape, num_classes)

# 训练模型
model = train_yolo_model(train_data, val_data, batch_size, num_classes)

• 模型训练：

  • 使用划分好的训练集对 YOLO 模型进行训练。可以使用开源实现如 Darknet、YOLOv5 或其他框架进行训练。

• 模型评估：

  • 使用验证集对训练好的模型进行评估，评估检测精度、召回率等指标。

• 模型部署：

  • 部署训练好的模型到生产环境中，可以使用工具如 OpenCV 或 TensorFlow Serving 进行部署。

# 模型部署代码示例
import cv2
from yolo_utils import detect_objects

# 加载训练好的模型
model = load_yolo_model('yolo_model.h5')

# 加载测试图像
image_path = 'test_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 目标检测
detections = detect_objects(model, image)

# 可视化检测结果
for detection in detections:
    cv2.rectangle(image, (detection['left'], detection['top']), (detection['right'], detection['bottom']), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Detected Objects', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• 结果可视化：

  • 可视化模型在测试集上的检测结果，可以将检测结果叠加在原始图像上显示。

四、总结

       学生课堂行为检测系统利用先进的深度学习技术，实时监测和分析学生在课堂上的多种行为，如专注、走动、聊天、看手机和打瞌睡等，展现出高复杂度和技术含量。在系统开发过程中，构建了一个多样化的数据集，并通过精确的标注和数据增强，确保模型能够有效学习和识别不同的行为模式。采用YOLO等目标检测技术，结合优化策略，使得系统在实际应用中具备高准确率和鲁棒性。此外，系统还通过实时推理和可视化反馈，帮助教师及时调整教学策略，提升课堂管理效率与教育质量，充分体现了现代教育技术的深度和广度。