一种多任务的实时学生课堂状态检测方法及系统

本发明提供了一种多任务实时学生课堂状态检测方法及系统，该方法通过采集学生课堂实时视频图像进行行为检测，输出每位学生的行为结果；对图像中的人脸区域进行检测，实现姿态与表情识别；通过对学生的行为、表情和姿态输出进行匹配与对齐，获得每位学生在各时间点的具体表现；提出基于模糊评价的BPE多模态评估算法，对学生表现进行个体专注度评估并计算课堂整体专注度；结合个人及整体的行为轨迹与专注评分曲线，接入语言模型生成个人课堂反馈、教师教学建议及整体教学评估。本发明通过多模态信息的深度融合，构建了全方位的课堂专注度评估体系，有效提升了学生课堂行为识别的准确性、实时性及泛化能力，解决了现有技术中精度与效率的矛盾。