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智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为

检测算法

1.内容综述

随着信息技术的飞速发展，智慧教育已成为现代教育的重要发展

方向。在智慧教育的背景下，学生课堂行为的智能检测与分析，对于

提升教学质量、促进个性化教育具有重要意义。基于改进YOLOv8算

法的学生课堂行为检测，是智慧教育领域内一项前沿技术。

本文旨在探讨智慧教育环境下，基于改进YOLOv8算法的学生课

堂行为检测技术的原理、方法及应用。文章将详细介绍算法的设计思

路、实现过程以及在实际课堂中的应用效果。通过对该技术的深入研

究，期望为智慧教育提供新的思路和方法，推动教育技术的创新与发

展。

2.相关工作

在智慧教育的背景下，学生课堂行为检测作为一个重要的研究方

向，近年来得到了广泛的关注。传统的课堂行为检测方法主要依赖于

人工观察和记录，这种方法不仅效率低下，而且容易产生疲劳和主观

偏见。随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的课堂行为检测

方法逐渐成为研究热点。

YOLOv8是一种基于深度学习的实时目标检测算法，具有较高的

检测速度和准确率，已经在图像分类、目标跟踪等领域取得了显著的

应用成果。YOLOv8在处理课堂行为检测任务时，仍存在一定的局限

性。为了提高课堂行为检测的准确率和实时性，本研究将对YOLOv8

进行改进，并引入智慧教育的思想。

已有一些研究工作尝试将YOLOv8应用于课堂行为检测。文献[1]

提出了一种基于改进YOLOv4的学生课堂行为检测算法，该算法通过

引入注意力机制和数据增强技术，提高了YOLOv4在课堂行为检测中

的性能。文献[2]则提出了一种基于YOLOv5的学生课堂行为检测算法，

该算法通过优化网络结构和损失函数，实现了对课堂行为的高效检测。

3.数据集与预处理

本研究使用改进的YOLOv8算法进行学生课堂行为的检测。为了

保证算法的准确性和鲁棒性，我们选择了一个具有代表性的学生课堂

行为数据集进行训练和测试。数据集包含了大量不同场景下的学生课

堂行为图像，如听讲、讨论、提问等。这些图像经过标注，以便为算

法提供目标物体的位置信息。

在数据预处理阶段，我们首先对原始图像进行了裁剪和缩放操作，

以适应YOLOv8模型的输入尺寸。我们还对图像进行了归一化处理，

将像素值映射到01之间，以便于模型的训练。我们还对标签进行了

处理，将文本标注转换为数值表示，以便模型能够识别目标物体。

为了提高模型的泛化能力，我们在训练过程中采用了数据增强技

术，通过对原始图像进行旋转、翻转、缩放等操作，生成了大量的训

练样本。这有助于模型在不同场景下都能具有良好的性能表现。

在模型训练过程中，我们采用了多种优化策略，如学习率调整、

权重衰减等，以提高模型的收敛速度和准确率。我们还使用了数据增

强技术来扩充训练样本，进一步提高模型的泛化能力。通过多次迭代

训练，我们最终得到了一个具有较高准确率和鲁棒性的改进YOLOv8

学生课堂行为检测算法。

3.1数据集描述

针对“智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法”

我们收集并整合了一个多样化、全方位涵盖学生课堂行为的数据集。

数据集主要围绕学生课堂行为的多种动作与情境进行采集，包括但不

限于学生听讲、举手发言、小组讨论、专注思考等动作及其组合。为

了确保算法的准确性和泛化性能，数据集中的视频素材来自于不同学

校、不同班级和多样化的教育环境，涵盖了从小学到高中的各个学段。

数据采集过程充分考虑到课堂环境的复杂性，比如光照条件、摄像头

角度和分辨率等因素的变化，这些因素在真实教育环境中具有普遍性

和重要性。数据集规模庞大，为后续算法的开发和验证提供了坚实的

基础。通过详细标注每个视频中的学生行为，我们构建了一个高质量、

大规模的标注数据集，用于训练和改进YOLOv8算法在智慧教育背景

下的课堂行为检测性能。通过这种方式，我们能够更有效地捕捉学生

课堂行为的细微差异，从而更加精准地理解学生的行为模式和学习状

态。数据集不仅包括了标准的课堂环境数据，还包括模拟不同教学情

景的数据，这有助于评估和改进算法的鲁棒性和泛化能力。通过对数

据集的多角度深入分析与应用，将为提高基于改进YOLOv8算法的课

堂行为检测准确性奠定坚实基础。

3.2数据集划分与预处理

数据收集：我们广泛收集了多所学校的课堂视频