一种基于改进的YOLOv12模型的课堂行为识别方法

本发明公开了一种基于改进的YOLOv12模型的课堂行为识别方法，所述方法根据课堂行为识别应用场景提出改进的YOLOv12模型，在主干网络和颈部网络处设计使用将A2C2f与特征细化前馈网络FRFN模块相结合的A2C2f_FRFN模块，通过多阶段的线性变换、卷积操作以及门控机制，能在课堂行为识别中加强对微小的动作或姿势变化的关注度和提升捕捉细节的能力。在主干网络和颈部网络处设计使用将C3k2与结构感知视觉状态空间模块SAVSS相结合的C3k2_SAVSS模块，通过方向扫描(水平、垂直、对角线)与结构化状态空间模型，能捕捉长程依赖与全局特征，两者结合可全面融合局部细节与全局上下文。