基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统

本发明涉及行为检测领域，公开了基于深度学习的课堂学生行为检测与分析系统，该系统包括：数据集构建、目标检测模型、目标跟踪算法、行为检测与跟踪以及数据存储与分析模块；本发明中通过构建课堂学生行为数据集，改进YOLOv8s模型和ByteTrack目标跟踪算法，综合配合下能够实现对课堂学生行为的精准检测与跟踪；从而能够实时处理视频数据，自动捕捉学生行为并进行分类分析，生成数据报告和可视化图表，为教育决策提供支持，同时，具有精准性强、实时高效、自动化程度高和数据驱动决策的优点。