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基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别
被引量：
23
1
作者
黄勇康
梁美玉
+2 位作者
王笑笑
陈徵
曹晓雯
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期736-742,共7页
针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多...
针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别算法。首先,结合实时目标检测和跟踪,得到每个学生的实时图片流;接着,利用深度时空残差卷积神经网络对每个学生行为的时空特征进行学习,从而实现课堂教学场景中面向多学生目标的课堂行为的实时识别;此外,构建了智能教学评估模型,并设计实现了基于学生课堂行为识别的智能教学评估系统,助力教学质量的提升,以实现智慧教育。通过在课堂教学视频数据集上进行实验对比与分析,验证了提出的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别模型能够达到88.5%的准确率,且所构建的基于课堂行为识别的智能教学评估系统在课堂教学视频数据集上也已取得较好的运行效果。
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关键词
深度时空残差卷积神经网络
目标检测
目标跟踪
多人课堂行为识别
智能教学评估
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题名
基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别
被引量：
23
1
作者
黄勇康
梁美玉
王笑笑
陈徵
曹晓雯
机构
北京邮电大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期736-742,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61877006)。
文摘
针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别算法。首先,结合实时目标检测和跟踪,得到每个学生的实时图片流;接着,利用深度时空残差卷积神经网络对每个学生行为的时空特征进行学习,从而实现课堂教学场景中面向多学生目标的课堂行为的实时识别;此外,构建了智能教学评估模型,并设计实现了基于学生课堂行为识别的智能教学评估系统,助力教学质量的提升,以实现智慧教育。通过在课堂教学视频数据集上进行实验对比与分析,验证了提出的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别模型能够达到88.5%的准确率,且所构建的基于课堂行为识别的智能教学评估系统在课堂教学视频数据集上也已取得较好的运行效果。
关键词
深度时空残差卷积神经网络
目标检测
目标跟踪
多人课堂行为识别
智能教学评估
Keywords
deep spatiotemporal residual convolution neural network
object detection
object tracking
multi-person classroom action recognition
intelligent teaching evaluation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别
黄勇康
梁美玉
王笑笑
陈徵
曹晓雯
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
23
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