一种基于计算机视觉的课堂学生行为识别的方法

摘要

本发明公开了一种基于计算机视觉的课堂学生行为识别的方法。本发明采用人体关键点检测算法和目标检测算法，对学生行为分两阶段进行识别。首先，基于人体关键点判断人体姿态，其次，通过手部和物体的交互判断手部动作，完成对正坐听课、举手、侧身及低头四种行为和拿手机、记笔记两种手部行为的识别。本发明可实现对玩手机和书写行为的实时检测。