【摘 要】
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精准的学生课堂行为识别结果有助于提升课堂教学效果，为此，设计一种基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统。系统的图像采集模块利用SZ-4K512M型摄像机，采集学生课堂行为的视频图像，并通过流式传输技术将标记后的采集图像传输至图像预处理模块；图像预处理模块对图像进行清洗和标准化处理后，传送至行为识别模块。行为识别模块通过卷积层、池化层和全连接层构建卷积神经网络，以已标记的学生课堂行为图像作为基础训练
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精准的学生课堂行为识别结果有助于提升课堂教学效果，为此，设计一种基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统。系统的图像采集模块利用SZ-4K512M型摄像机，采集学生课堂行为的视频图像，并通过流式传输技术将标记后的采集图像传输至图像预处理模块；图像预处理模块对图像进行清洗和标准化处理后，传送至行为识别模块。行为识别模块通过卷积层、池化层和全连接层构建卷积神经网络，以已标记的学生课堂行为图像作为基础训练网络，利用完成训练的卷积神经网络识别学生课堂行为。实验结果表明，所设计系统可以精准识别学生玩手机、睡觉、举手等不同课堂行为，识别精度高于97%，说明该系统可以更好地掌握学生的心理活动变化。
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