Resumen

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo en los últimos años, muchas universidades han planteado el objetivo de lograr la digitalización, inteligencia y la informatización educativa en el campus. A lo largo de la conferencia y el proceso de aprendizaje, el estado del aula es un factor de referencia importante para evaluar la aceptación de los estudiantes del curso y la calidad de las conferencias. Sin embargo, en la actualidad, el análisis del estado del aula se realiza principalmente de forma manual, lo que puede distraer la atención de los profesores, por lo que es de gran importancia investigativa encontrar un método que pueda mejorar la eficiencia del análisis del estado del aula. En este documento, elegimos un método fuera de línea para analizar el estado de una grabación de video del aula en términos de comportamiento de los estudiantes y asistencia en términos de fotogramas, en el que el comportamiento de los estudiantes es identificado por un algoritmo de detección de objetivos mejorado y la asistencia es analizada por reconocimiento facial. Al analizar la estructura del modelo de red neuronal, se

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Aprendizaje profundo; Análisis del estado del aula; Modelo de red neuronal; Método de reconocimiento de comportamiento; Método de reconocimiento facial
• Keywords:Artificial intelligence; Deep learning; Classroom status analysis; Neural network model; Behavior recognition method; Face recognition method