基于YOLOv8深度学习的课堂行为检测识别系统

引言

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习尤其在计算机视觉领域的应用已经渗透到各个行业，其中包括教育行业。课堂行为的检测与识别成为了教育智能化的重要环节，能够帮助教师实时了解学生的行为状态，进而提高课堂管理和教学质量。传统的课堂行为评估依赖教师的主观判断，存在一定的局限性和误差，而基于深度学习的自动化检测方法能够大幅提升评估的效率和精度。

本文将介绍如何基于YOLOv8模型搭建一个课堂行为检测与识别系统。该系统使用YOLOv8进行课堂行为的实时检测，结合PyQt5开发UI界面，支持用户上传视频或图像进行行为识别，同时显示检测结果。通过本系统，教师可以实时监控学生的课堂行为，优化课堂管理。

目录

引言

项目目标与架构

1. 数据集准备与预处理

1.1 数据集选择与标注

1.2 数据集结构

2. YOLOv8训练

2.1 环境准备

2.2 数据配置

2.3 模型训练

2.4 推理与检测

2.5 评估与优化

3. 用户界面开发

3.1 UI设计

3.2 运行程序

4. 总结与展望

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项目目标与架构

本项目的目标是利用YOLOv8模型进行课堂行为的检测与识别，主要功能包括：

1. 数据集准备与预处理：收集并标注课堂行为数据集，转换为YOLO格式。
2. YOLOv8训练：使用YOLOv8模型对课堂行为进行训练和检测。
3. UI界面开发：使用PyQt5开发图形用户界面，支持图像和视频上传、显示检测结果。
4. 评估与优化：对模型进行评估并根据性能反馈进行优化。

系统的主要模块包括数据处理模块、YOLOv8训练模块、推理模块和UI界面模块，下面将详细介绍每个模块的实现过程。