一种基于深度学习的学生参与度自动评估系统的评估方法

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一种基于深度学习的学生参与度自动评估系统的评估方法
申请号:CN202410814214
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118918634A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的学生参与度自动评估系统的评估方法,包括以下步骤:S1,系统采集视频流数据,并预处理生成多个子视频序列;S2,将子视频序列输入到情感分析模型中进行情感参与度评估;将采用YOLO模型,识别学生的行为模式,评估其行为参与度;S3,基于情感参与度和行为参与度的分析结果,综合情感分析和行为识别的分类权重,计算出整体的参与度评估结果,并生成反馈信息;S4,采用多种形式可视化展示整体参与度评估结果和反馈信息;S5,系统进行检测结果的个性化记录,用于存储和管理检测结果。凭借这些信息,教育者可以更加灵活和精确地调整教学策略及教材内容,以切实提升教学效果并优化学生的学习体验,从而提高学生的学习效率。
技术关键词
情感分析模型 自动评估系统 MTCNN算法 学生 视频采集模块 人机交互模块 存储介质上读取 视频流 YOLO模型 数据记录模块 滑动窗口 序列 识别模块 分析模块 深度学习模型 面部 计算机系统 热力图 人脸
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