基于YOLOv5算法的学生课堂行为识别研究

随着智慧课堂和教育大数据挖掘的普及,创建一种智慧课堂中学生学习数据的自动检测和分析方法成为可能。基于YOLOv5模型实现两类学习数据:班级同学计数、学习行为识别。该模型对低头写字、低头看书、抬头听课、转头、举手、站立、小组讨论七种学生课堂行为进行识别,以此辅助教师判断学生学习情况并做出教学决策。研究表明,检测结果精确度达到97.92%。