【摘 要】
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近年来,计算机视觉领域获得了飞速发展,基于深度学习的目标检测作为该领域的重点研究方向,也取得了一定的研究成果。但其依旧存在对中小物体识别精度差、检测速度迟缓等问题,且对一些特定场景如教室的学生行为检测等缺乏应用研究。将目标检测算法运用到教育教学场景,可以有效反馈老师课程质量和学生听课状态,为学校改良教学方式提供重要参考,具有很大应用前景和价值。因此本文重点研究了在教室场景下对学生写字、举手、听讲、
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近年来,计算机视觉领域获得了飞速发展,基于深度学习的目标检测作为该领域的重点研究方向,也取得了一定的研究成果。但其依旧存在对中小物体识别精度差、检测速度迟缓等问题,且对一些特定场景如教室的学生行为检测等缺乏应用研究。将目标检测算法运用到教育教学场景,可以有效反馈老师课程质量和学生听课状态,为学校改良教学方式提供重要参考,具有很大应用前景和价值。因此本文重点研究了在教室场景下对学生写字、举手、听讲、起立回答问题、睡觉这五类行为目标进行检测的方法。基于上述讨论,本文参考YOLOv3、YOLOv4算法,设计了新的目标检测算法。主要开展了三个方面的工作:首先,设计了轻量级网络Dual-Mobile Face Net,有效地将通道加和通道拼接操作融合起来,提高运算速度的同时也加强了网络提取低层特征的能力;其次,设计了新的候选框策略,包括先验框初始化和候选框筛选策略两部分,前者使先验框更合理、分布更加均匀广泛,对不同尺度物体匹配度也更优,后者则提升算法对密集、被遮挡目标的敏感性,两者结合可提高精度并降低漏检率;最后,设计了新的算法结构,引入空洞卷积分支并改善了预测结构,空洞卷积分支可以强化算法对物体细节信息的提取,进一步提高算法检测效果,而改良的预测结构则参数更精简,对低层特征提取效果更佳。为验证算法效果,将本文算法在自制教室行为图片数据集、PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,平均精度均值分别达到91.12%、81.72%和61.6%,优于YOLOv3算法,证明了本文算法的可行性、泛化性和优越性。同时,出于将目标检测算法应用于教室场景学生行为检测的研究目的,设计了应用实践,将算法移植于Jetson TX2嵌入式开发板并模拟教室场景用云台摄像头录制了8人前排、8人后排与18人视频进行实验。平均精度均值分别达到94.04%、88.55%、91.36%,预测速度22.5FPS,精度较好且满足实时应用的需求,证明了本文算法的实用价值,也可为目标检测算法在其他方面的应用提供思路。
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