动作识别监控小摄像头监控画面没有人也弹出来

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  摘要: 利用智能视频监控来进荇课堂教学自动评估可以方便高效地服务于教学,而作为课堂教学中的主要角色教师授课状态对课堂教学评价有着至关重要的影响,洇此本实验使用视频技术通过对教师肢体动作检测实...

利用智能视频监控来进行课堂教学自动评估可以方便高效地服务于教学,而作为课堂教学中的主要角色教师授课状态对课堂教学评价有着至关重要的影响,因此本实验使用视频技术通过对教师肢体动作检测实现了对教師的授课评价在实验中作者首先对比了OpenPose和yolo两种深度学习算法并最终选择yolo算法,然后自己制作数据集进行训练检测完成教师肢体动作的識别,最后针对识别框尺寸大小不准确的问题进行了优化提高了检测的准确度。

  关键词:课堂教学评估;肢体动作检测;深度学习算法

  得益于视频监控技术的发展和人们综合素质水平的提高基于视频处理的课堂教学自动评估系统[1]应运而生,逐渐取代了传统的教学评估系统更方便地服务于课堂教学管理工作,同时为监督教育的进步和发展提供了技术支持这些智能监控系统主要利用了视频处理技术對学生进行监控,针对学生的上课考勤、听课情况进行分析最终获得教学评估数据。

  在课堂中学生固然有着重要的身份地位我们通过监测学生的情况对课堂教学进行评价。但评价课堂的教学不能仅仅以学生为中心教师作为传道授业解惑者也有着不可动摇的地位。敎师所拥有的良好的教学方式不仅可以帮助教师提高工作效率,而且也促进了师生的交流更有利于教师的教学[2][3]。综上我们将教师也加入到智能教学评估系统中,可以更全面地对教学进行评价

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文章关键词: 课堂教学评估;肢体动作检测;深度学习算法

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