基于机器视觉的学生课堂状态检测系统

基于机器视觉的学生课堂状态检测系统

刘静

（广州南方学院   广州市从化区  510970）

摘要：为了提升教学质量与效率，最关键的一点就是学生能够端正学习状态，提升课堂参与度。然而高校学生在课堂上的状态单纯依靠教师力量无法实现全方位的捕捉，导致课堂秩序比较差，并且在考试环节经常会有学生出现作弊的现象。因此，为了优化这一现象，开发了机器视觉的学生课堂状态检测系统，其中包括了人脸识别与姿态识别，能够时刻把握学生的上课状态，还可以帮助监考老师一同监考。下面将针对这一系统进行全面深入探究。

关键词:机器视觉；学生；课堂状态检测系统

当前学生与社会市场脱节，上课状态不佳，在考试中也经常出现作弊的现象。因此基于机器视觉的课堂学生状态监测系统得到了人们的广泛重视，其主要是通过人脸识别基于树莓派的视频网络设计和基于yolo的上课状态检测的原理，开发一个课堂监测系统。在这一系统检测下，能够了解到课堂学生抬头率，上课疲劳程度与作弊的检测，并且通过人脸识别技术确认考生身份，判别有无替考现象。管理人员可以通过客户端手机对学生的课堂状态进行实时的查询与监控。

1.机器视觉的学生课堂状态检测系统

基于机器视觉的学生课堂状态检测系统是一种利用计算机视觉技术来监测和分析学生在课堂上的行为和表情，以了解学生的学习状态和效果的系统。这一系统可以帮助教师更好地管理课堂，帮助监考老师监督学生的行为，提高教学效果，维护考场秩序，也可以为家长和学校提供关于学生学习状况的参考[1]。机器视觉的学生课堂状态检测系统的组成部分：（1）摄像头：用于捕捉课堂上的画面，通常需要高清、实时传输的摄像头。（2）图像处理软件：用于处理摄像头捕捉到的画面，提取学生的行为和表情信息。(3特征识别技术：例如人脸识别、手势识别、表情识别等，用于识别学生个体与行为。（4）数据分析算法：用于分析和解读学生的行为和表情，如目光追踪、肢体语言分析等。（5）人工智能技术：如机器学习、深度学习等，用于训练模型，提高识别的准确性和效率。（6）实时反馈系统：将分析结果实时反馈给教师、家长或学校，以便及时调整教学策略或关注学生的个体情况。
    基于机器视觉的学生课堂状态检测系统的应用场景包括：（1）监测学生的出席情况：通过人脸识别技术，记录学生的出勤情况。（2）分析学生的注意力：通过目光追踪技术，了解学生的注意力集中在何处，如是否关注黑板或屏幕等。（3）检测学生的积极性：通过表情识别技术，判断学生的情绪状态，如是否积极参与课堂互动等。（4）监测学生的行为规范：在考场，通过手势识别和肢体语言分析，了解学生是否遵守纪律，如是否玩手机、传纸条等。（5）评估教学效果：通过分析学生的课堂行为，为学生提供个性化的教学建议，为教师调整教学策略提供参考[2]。

需要注意的是，基于机器视觉的学生课堂状态检测系统在实际应用中需要考虑学生的隐私保护，确保技术实施符合相关法律法规和伦理规范。同时，系统的准确性和可靠性也需要在不断的实践中进行优化和提升。

2.嵌入式机器视角课堂状态检测系统

根据嵌入式制作课堂监控系统的需求，高校可以设计一个基于Linux嵌入式操作系统的课堂监控系统。以下是一个简要的设计方案：

2.1硬件选型：

为了满足课堂监控系统的性能要求和成本考虑，可以选择一款性能适中、功耗低的嵌入式处理器，如ARM、MIPS或PPC等。此外，还需要一块触摸屏显示器用于显示实时监控数据，以及一些传感器和执行器，如摄像头、麦克风、灯光控制器等。

2.2软件设计：

（1）操作系统：选用Linux嵌入式操作系统作为核心软件，提供稳定、高效的运行环境。可以根据硬件平台和应用需求选择合适的Linux发行版，如RTLinux、Montavista Linux等。

（2）内核定制：针对课堂监控系统的需求，对 Linux 内核进行定制，去除不必要的模块，如网络、硬盘等模块，以减小系统占用的资源。同时，根据硬件平台的特点，配置合适的内核参数，以提高系统的性能。

（3）监控软件：开发一套基于Qt或其他图形库的监控软件，用于实现课堂监控系统的各项功能[3]。

监控软件应包括以下功能：实时数据采集：从摄像头、麦克风等传感器获取实时数据，进行处理和分析；数据展示：将实时数据以图表、文字等形式展示在触摸屏显示器上，便于用户查看；控制执行器：根据预设的条件，对灯光、窗帘等执行器进行控制，以实现课堂环境的调节；语音识别与播报：利用语音识别技术，对学生的发言进行识别，并对违规行为进行警告播报；网络通信：通过无线网络与服务器进行通信，上传实时数据，便于教师和管理员查看。

2.3系统集成与测试

将定制好的Linux嵌入式系统烧录到嵌入式设备中，与硬件设备进行集成。在实际环境中进行测试，确保课堂监控系统的各项功能正常运行。

通过以上方案，可以实现一个基于嵌入式Linux操作系统的课堂监控系统，实现对课堂环境的实时监控和管理。同时，根据实际需求，还可以进一步优化和扩展系统功能，以满足不同场景的应用需求。

通过课堂状态检测系统实时监测学生的课堂行为和表情，帮助教师可以更好地了解学生的学习状态，及时调整教学方法和节奏，提高教学质量。并且系统可以根据每个学生的特点和需求，提供个性化的教学建议，帮助学生找到适合自己的学习方式，提高学习效果。在这一系统中通过监测学生的情绪变化，教师和家长可以及时关注学生的心理健康状况，采取相应的干预措施，预防心理问题的发生。机器视觉的课堂状态检测系统可以作为一种辅助手段，引导学生自觉遵守课堂纪律，培养自主学习的能力[4]。此类系统的研发和应用有助于推动教育科技的发展，将先进技术融入教育领域，提升我国教育行业的整体水平。

3.结束语

    根据上述文章叙述，基于机器视觉的学生课堂状态检测系统具有重要的现实意义，有助于提高教育质量，培养学生的自主学习能力，符合我国教育改革的发展方向。同时，我们也需要关注技术实施过程中的隐私保护和伦理问题，确保技术的健康、可持续发展。

参考文献：

[1]陈雪. 基于机器视觉的学生课堂注意力分析研究[D].哈尔滨理工大学,2023.

[2]胡丽平. 基于深度学习的学生课堂行为识别模型研究[D].杭州师范大学,2022.

[3]张策. 小学机器人编程教学策略与实践应用研究[D].山东师范大学,2020.

[4]王智鹏. 基于移动教学APP的学习状态预警系统的研究与实现[D].辽宁大学,2020.

作者简介：刘静，女，汉，1992年5月生，山东青岛人，硕士研究生，讲师，研究方向：电力电子与电气传动