随着科技的发展,越来越多的行业都有着视频监控的存在。通过视频监控,可以对指定环境中的情况进行观察,从而进行相应的分析。基于视频的行为检测工程、社区等行业都得到了长足的应用,但是在教育行业的发展较为缓慢。利用计算机技术对学生的上课视频进行分析,将目标检测与行为分类相结合,对学生的课堂行为进行检测,可以减少老师的教学压力,将更多的注意力投入到本职的教学工作当中。此外,老师和学生在课后都可以查看相应的行为分析结果,这样可以更加好的引导学生认真听讲,从而使老师的教学效果更好,增加学生的效率。基于上述情况,本文围绕基于视频的学生课堂行为检测算法这一课题进行分析和研究,通过目标检测与行为识别相结合的方式实现行为检测。研究内容主要分为如下三个部分:首先,对目标检测算法进行研究,根据课题特点进行数据集的研究和设计。通过对应用场景和识别要求进行分析,选择yolo-v3算法作为基础算法。在yolo-v3算法的基础之上对loss函数的权重和损失计算方式进行了改进,此外通过多尺度特征加和的方式改进网络结构,最终得到yolo-op4算法作为本文的目标检测算法。并且根据课题的特点制作了对应的目标检测数据集。之后,将yolo系列算法与目前主流的深度学习目标检测算法进行实验比较,对设计的yolo-op4算法性能进行测试,测试结果表明yolo-op4算法在课题数据集上具有很好的性能。然后,对行为分类算法进行研究,研究图像的处理与增强。根据课题视频图像特点设计了多种学生课堂行为,将设计的行为与图像增强进行结合,设计了学生行为分类数据集。对课题行为分类的场景和要求进行分析,以VGG-16算法为基础,通过网络优化和多尺度特征融合的方式设计了VGG-M算法作为本文的行为分类算法。并且对传统的SVM、KNN分类算法与VGG-16和VGG-M算法的性能进行测试,并将图像处理算法与VGG-16和VGG-M算法进行结合并在行为分类数据集上进行测试,测试结果表明VGG-M算法的行为分类效果优于VGG-16算法,而且训练速度高于VGG-16算法。最后,基于本文所设计的算法,设计并实现了学生课堂行为检测系统。为了验证本文中涉及的方法的可行性和有效性,利用java Web和python技术,将目标检测与行为分类相结合,依据训练好的识别模型实现了一个学生课堂行为检测系统,成功的对学生的行为进行检测和分析。对学生不认真学习行为进行了划分并保存,方便老师查看,通过学生不认真学习行为占总行为的比例对课堂学习状况进行分析,生成相应图表。最后,对系统的主要功能进行了测试。