标题中的“课堂行为ST自动分析软件”是一款专用于教育场景的智能分析工具，它能够自动检测和分析学生在课堂上的行为，为教师提供教学效果评估和学生参与度的量化数据。这种软件通常结合人工智能（AI）和计算机视觉技术，通过视频监控或智能设备收集课堂上的数据，然后进行实时或后期的行为分析。 描述中提到该软件是免费的，无需积分即可下载，适合用于毕业设计项目。这意味着这款软件具有一定的学习和实践价值，可以帮助学生了解和掌握实际的项目开发流程，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等步骤。开发者指出他们已经完成了软件的运行，但需要注意的是，代码中可能使用的腾讯语言识别接口已经过期，这可能意味着用户需要自行更新或替换接口以保持软件功能的正常运行。腾讯语言识别接口是腾讯云提供的服务，能实现语音到文本的转换，可能在课堂行为分析中用于捕捉和理解学生的口头交流。 标签中的“毕业设计”和“软件/插件”进一步强调了这个项目的教育背景和性质。毕业设计是高等教育阶段的一项重要任务，要求学生综合运用所学知识解决实际问题。这款软件可能包含了多种技术的集成，如图像处理、行为识别算法、后端开发以及前端交互设计等，对于学习这些领域的学生来说，是一个很好的实践平台。而“软件/插件”表明它可能是独立的应用程序，也可能是一个可以嵌入到其他系统中的组件，比如与教育管理系统整合，提升课堂管理效率。 压缩包内的“课堂分析（客户）”和“┐╬╠├╖╓╬÷ú¿┐═╗ºú⌐”这两个文件名看起来像是经过某种编码或者乱码处理，可能代表实际的源代码文件、数据库文件或者是日志文件。原始的文件名可能包含了与软件功能相关的具体信息，如“课堂分析”可能对应分析模块的源代码，而“┐╬╠├╖╓╬÷ú¿┐═╗ºú⌐”可能是一个配置文件或者数据存储文件。在解压并查看这些文件之前，我们无法确定它们的具体内容和作用，但可以推测它们对于理解软件的工作原理和进行定制化开发至关重要。 这款“课堂行为ST自动分析软件”不仅提供了实时监控和分析课堂行为的功能，还为学习者提供了一个实践和学习软件开发的平台。对于想从事相关领域工作或者进行毕业设计的学生来说，它是一个有价值的资源，尽管可能需要对过期的接口进行更新，但这同时也是学习新技能和应对技术迭代挑战的好机会。

使用场景：yolov8模型训练 相关内容：数据集+yaml文件 数据集：学生课堂行为：举手（handRaising）、阅读（reading）、睡觉（sleeping）、写作（writing）

课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 课堂专注度+表情识别 侧面的传递物品识别 **人脸识别**：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat - detection_system/face_recog/weights **人脸对齐**：shape_predictor_68_face_landmarks.dat - detection_system/face_recog/weights **作弊动作分类器**：cheating_detector_rfc_kp.pkl ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ```shell python setup.py build develop ``` [windows上安装scipy1.1.0可能会遇到的问题](https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/722) ### 运行

举手照片，可用于训练行为。数据来之不易。

基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统全部资料.zip基于深度学习的

基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统.zip 大学生课程设计 基于深度学习的课程设计 自己大二写的课程设计

学生课堂行为识别旨在识别学生在课堂上的行为表现，反映课堂教学质量。针对目前卷积神经网络在随着网络层数加深表现出来的性能退化的问题，提出基于残差结构的深度残差网络。通过搭建学生课堂行为识别数据集，训练深度残差网络，使网络成功识别出上课、睡觉、玩手机、做笔记、看书、东张西望等行为。将深度残差网络与深度卷积神经网络在该数据集上的准确率进行对比，实验结果表明前者拥有更好的网络识别性能。

课堂行为展示海报.pdf

重视良好的课堂行为习惯.doc

行业分类-物理装置-一种学生课堂行为识别系统、方法、介质及终端设备.zip