基于深度学习的学情智能监测系统设计与实现(PYQT+YOLOv8+训练数据集+论文+部署文档)

摘要

本文设计并实现了一个基于深度学习的学情智能监测系统,该系统通过对学生学习状态的自动监测与分析,旨在辅助教师更精准地把握学生学习情况,进而优化教学策略和提升教学质量。在论文中,详细描述了系统的设计与实现过程,并进行了全面的测试以确保其稳定性和可靠性。首先,对系统的需求进行了深入分析,确定了监测学生学习状态的关键功能,并设计了相应的系统架构和数据库结构。随后,收集并预处理了大量的课堂图片和视频数据,用于模型的训练和优化。选择YOLOv8模型作为目标检测器,并利用这些数据进行了多次迭代训练,成功地构建了一个能够准确识别学生学习状态的模型。然后,利用PyQT技术搭建了本系统的UI界面,用于显示监测结果和提供用户交互功能。同时,系统还提供了数据可视化功能,将监测结果以图表的形式展示,帮助教师更直观地分析学生的学习情况。

基于深度学习的学情智能监测系统设计与实现(PYQT+YOLOv8+训练数据集+论文+部署文档)

目录

摘要

目录

1.研究背景

2.论文大纲

3.相关技术介绍

[3.1 YOLOv8](#3.1 YOLOv8)

[3.2 Pyqt技术简介](#3.2 Pyqt技术简介)

4.学生课堂行为识别算法设计与实现

4.1数据获取和筛选

[4.2 模型训练结果](#4.2 模型训练结果)

5.系统的设计与实现

5.1系统架构设计

5.2系统实现

5.2.1系统登录界面

5.2.2检测界面

6.资料获取

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1.研究背景

随着教育信息化的推进,课堂中教师与学生的活动越来越多地依赖于现代信息技术。通过分析网络教学平台、在线课程、多媒体资源等在教学中的应用情况,可以评估数字化教学资源的有效性,为教育信息化的发展提供实证支持。对课堂中教师与学生的活动进行深入分析,对于推动高等教育的改革与发展具有重要的价值。这不仅有助于提升教师的教学能力,优化学生的学习体验,还能促进教育资源的合理配置,推动教育方法的创新,从而为培养更多高素质人才奠定坚实的基础。

2.论文大纲

3.相关技术介绍

3.1 YOLOv8

YOLOv8s(You Only Look Once, version 8 small)是在实时目标检测领域表现出色的计算机视觉识别算法,算法结构简洁、计算高效,为训练模型提供了一致的框架,以执行目标检测、实例分割、图像分类等多种任务,同时兼顾检测精度和速度。YOLOv8s网络模型如图2.6所示。

3.2 Pyqt技术简介

PyQt是一种为Python编程语言设计的图形用户界面(Graphical User Interface, GUI)库,旨在方便开发人员构建跨平台的桌面应用程序。该库基于Qt框架,为Python提供了全面的界面元素和功能,使得开发人员能够利用Python语言高效地开发出具有丰富界面的应用程序。

4.学生课堂行为识别算法设计与实现

4.1数据获取和筛选

为了确保研究结果的真实性和可靠性,本研究采用学校教室内的真实视频作为图像采集来源,以还原真实的课堂环境。此举旨在提高模型的泛化能力,并确保数据集的普适性,从而使研究结果更具普遍性和适用性。数据集标准化过程如图3.1所示,在获得原始图像数据之后,本研究通过一系列预处理步骤,包括数据清洗、尺寸标准化、数据标注及数据集划分,构建了一个用于训练和测试学生课堂行为识别算法的优质数据集。

本研究在图像采集的过程中,还注重了数据的多样性和平衡性。我们特别选择了不同年级、不同学科、不同教师风格的课堂视频,以确保数据集能够涵盖各种教学场景和学生行为。该多样性有助于模型更有效地掌握和洞察课堂环境的复杂性,从而在实际运用中展现更优的性能。选取了人数约为30人的班级,在不同课程的课堂视频中进行筛选,排除了图像模糊和障碍物遮挡等不利因素。

使用LabelImg标注图像后,会生成与图像名称相同的txt文件,代表标签的种类、预测框的位置和大小信息。标注后的标签信息如图3.4所示。

4.2 模型训练结果

根据图3.7,可以观察到在训练过程中,训练损失和验证损失均呈现逐渐下降的趋势,表明模型在逐步学习数据的特征并优化其性能。同时,mAP值也在不断提升,说明模型在检测不同类别行为时的准确性得到了提升。最终本章所训练的YOLOv8模型准确率为90.5%,满足了学生课堂行为识别的需求。

5.系统的设计与实现

5.1系统架构设计

如图4.1所示,本系统的架构图展示了一个完整而紧密的应用层级结构,涵盖了界面层、逻辑层和数据层,为学生课堂行为识别系统的设计与实现提供了清晰的框架。

5.2系统实现

5.2.1系统登录界面

5.2.2检测界面

本系统支持图片检测、摄像头检测和视频检测三种输入模式。

6.资料获取

若您想获得博文中涉及的实现完整全部程序文件(包完整程序、数据集、开题报告、中期报告和论文等,如下图),已将所有涉及的文件同时打包到里面,点击即可运行。

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