【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及行为识别，具体涉及一种基于骨骼点的课堂行为识别方法。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，尤其是人工智能、计算机视觉和深度学习技术在教育领域的广泛应用，智能化的教学管理和评估手段正逐渐革新传统的课堂教学模式。其中，课堂行为识别作为一项前沿技术，旨在通过自动化手段精准捕捉并理解学生在课堂环境中的行为表现，为教师提供实时、客观的数据支持，助力教学质量提升与个性化教学策略实施。
2、现有的课堂行为识别系统通常融合多种技术手段，如基于摄像头的视频监控与图像处理、传感器网络监测、以及语音识别等，实现对学生个体及群体行为的多维度监测。例如，通过安装在教室内的摄像头，运用卷积神经网络等深度学习模型对视频流进行实时分析，识别学生的注意力集中程度、互动参与情况、坐姿习惯等具体行为特征。同时，结合可穿戴设备或其他环境传感器收集的数据，可以进一步量化学生的活动水平、情绪状态乃至社交互动模式。这些技术的集成应用，使得系统能够自动记录、分类和量化学生的课堂行为，替代或辅助人工观察，显著提升了行为数据采集的效率与准确性。
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【技术保护点】
1.一种基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述课堂行为识别方法包含如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体如下：
3.如权利要求1所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：
4.如权利要求1所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述步骤S4具体如下：
5.如权利要求4所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述课堂行为识别网络模型结构具体如下；
6.如权利要求1所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述课堂行为识别方法包含如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述步骤s1具体如下：
3.如权利要求1所述的基于骨骼点的课堂行为识别方法，其特征在于，所述步骤s2具体如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：姜明华，亓成龙，余锋，郑兴伟，王成，刘莉，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：
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