文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.222837
中文引用格式: 張穎,,張喆,龍光利. 融合輕量化與梯形結(jié)構(gòu)的學(xué)生行為檢測(cè)算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2022,,48(12):47-53.
英文引用格式: Zhang Ying,Zhang Zhe,,Long Guangli. Student behavior detection algorithm combining lightweight and trapezoidal structure[J]. Application of Electronic Technique,,2022,48(12):47-53.
0 引言
隨著教育現(xiàn)代化的推進(jìn),,信息化教學(xué)越來越普遍,,作為學(xué)校教育中最基本也是最重要的環(huán)節(jié),課堂教學(xué)面臨著傳統(tǒng)走向現(xiàn)代的變革,。課堂中,,老師通過觀察學(xué)生的表現(xiàn)獲得授課情況的反饋,,但一對(duì)多的教學(xué)方式存在著觀察不全面,、可信度低、無法實(shí)時(shí)掌握學(xué)生課堂學(xué)習(xí)情況等問題,。將基于深度學(xué)習(xí)的行為檢測(cè)應(yīng)用到課堂教學(xué)場(chǎng)景中,,通過實(shí)時(shí)監(jiān)控,幫助老師全面地掌握學(xué)生課堂狀態(tài),,及時(shí)合理地調(diào)整教學(xué)進(jìn)度和策略,,不僅能夠提高教學(xué)效率,還能夠推動(dòng)智能化教學(xué)的發(fā)展,,為今后現(xiàn)代化課堂的探索奠定了基礎(chǔ),。
近年來,隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展[1],,F(xiàn)aster-RCNN(Faster Region-based Convolutional Neural Networks)[2],、SSD(Single Shot Detection)[3]、YOLO(You Only Look Once)[4-6]等目標(biāo)檢測(cè)算法也相繼出現(xiàn),。Zheng等[7]通過一種新的特征融合策略改進(jìn)Faster R-CNN進(jìn)行行為檢測(cè),,但檢測(cè)精度不高;Liu等[8]提出了一種基于雙流結(jié)構(gòu)的改進(jìn)時(shí)空注意力模型,,將空間和時(shí)間特征分別饋入空間長(zhǎng)短期記憶(Long Short-rm Memory,,LSTM)和時(shí)間LSTM,融合特征來識(shí)別視頻中的不同動(dòng)作,;2020年,,Bochkovskiy等[9]提出YOLOv4算法,該算法的網(wǎng)絡(luò)骨干結(jié)構(gòu)使用了結(jié)合跨階段部分連接[10](Cross Stage Partial Connection)與Darknet53結(jié)合而形成的CSPDarknet53特征提取結(jié)構(gòu),,有效提升了檢測(cè)精度和速度,;Ren等[11]通過在YOLOv4的特征提取結(jié)構(gòu)中添加了跳躍式的連接,,能夠融合更多的特征,在一定程度上提升了學(xué)生行為檢測(cè)精度,,但效率較低,。以上研究表明,深度學(xué)習(xí)用于學(xué)生行為檢測(cè)具有一定的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐可行性,。雖然許多檢測(cè)算法在應(yīng)用領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異,,但對(duì)于課堂場(chǎng)景來說,學(xué)生活動(dòng)范圍有限,,受攝像頭位置及視覺角度的影響,,學(xué)生目標(biāo)較小且行為易受遮擋,導(dǎo)致會(huì)出現(xiàn)漏檢錯(cuò)檢,、檢測(cè)精度低等問題,。其次,課堂學(xué)生行為檢測(cè)需要建立特定的學(xué)生行為數(shù)據(jù)集,,要從海量的課堂監(jiān)控視頻進(jìn)行篩選和制作,,并選用適合的先驗(yàn)框參數(shù),以適應(yīng)學(xué)生目標(biāo)尺寸,。
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作者信息:
張 穎1,張 喆1,,龍光利2
(1.西安理工大學(xué) 自動(dòng)化與信息工程學(xué)院,,陜西 西安710048;
2.陜西理工大學(xué) 物理與電信工程學(xué)院,,陜西 漢中723000)