课堂革命：海云捷迅AI技术重塑学习体验

信息技术的快速发展让教育行业面临一场智能化的变革。在这场变革中，长春某学院走在了快速部署迎接挑战，成功实施了一项创新的智慧课堂行为分析科研平台项目。该项目不仅提高了教学质量，而且为“人工智能技术服务”专业的人才培养提供了实践平台。

项目背景

在大学校园内，课堂管理和统计是一项高强度任务，尤其是面对众多学生和多样化的课程设置。传统的课堂管理方式已难以满足现代教育的需求。因此，海云捷迅为该学院提出了基于深度学习的智慧课堂行为分析解决方案，旨在通过智能化手段提升课堂管理水平和教学质量。

 

客户痛点

该学院面临的主要问题包括如何提升课堂管理水平和教学质量，以及如何为新兴的“人工智能技术服务”专业提供实践教学案例。这些问题的解决对于提高学生学习效率和教师教学质量至关重要。

 

解决方案

智慧课堂行为分析科研平台的建设分为两个主要方面：一是实时检测和统计课堂内学生人群，反映课堂基本人流信息；二是评价出勤学生的学习情况，通过检测不同的听课行为，进行数理统计，并将量化数据实时展示。

01技术实现

系统采用了先进的计算机视觉和人工智能技术，包括视频数据预处理、特征提取、特征学习和目标行为检测等阶段，以实现对学生看书、写字、睡觉、玩手机等行为的智能识别。

02硬件部署

硬件部署方案包括视频采集层、数据传输层、处理控制层和展示层。其中，视频采集层使用了高分辨率的网络摄像机，数据传输层基于TCP/IP协议实现实时数据传输。

03软件系统

软件系统采用了前后端分离的Web应用架构，前端负责页面设计和交互逻辑，后端实现API接口，并通过轻量级的Json格式进行数据交换。

04系统架构

系统分为数据采集、数据分析计算和可视化展示三大阶段，以及个体分割系统和课堂行为检测系统两个子系统。个体分割系统通过视频读取、人群分割、特征提取和个体回归等模块，对课堂个体人群分布和密度进行估计。

05核心算法

项目的核心算法包括图像分割技术和人体行为识别技术。图像分割技术将图像划分为特定区域，以提取感兴趣目标；人体行为识别技术则通过检测视频中的人体骨骼关键点，识别多种课堂行为。

 

成效

目前，智慧课堂行为分析科研平台已建设完成，并提供了相关师资培训。系统的实施，不仅支撑了信息学院进行课堂管理，提高了授课水平，而且为人工智能技术服务专业提供了完善的实践教学案例。学院师生已在系统基础上进行了进一步的科研和二次开发。