🎓 基于YOLOv13的学生课堂行为智能检测
一个面向智慧教育场景的智能课堂行为分析系统，结合目标检测与大模型AI分析，助力教学过程数字化、智能化。
🌟 项目简介
基于YOLO的学生课堂行为智能检测系统 是一款集计算机视觉、深度学习与大数据分析于一体的智能化教学辅助平台。系统通过摄像头或视频流实时识别学生在课堂中的多种行为（如写字、听讲、讨论等），支持多源输入（图片/视频/摄像头）、批量处理与结果导出，并融合 DeepSeek、Qwen 等大模型 实现高级语义分析与教学建议生成。
本系统适用于智慧教室、远程教学监管、教学质量评估等场景，为教师和管理者提供科学、客观的行为数据支持。
🚀 核心功能
✅ 多模态检测支持
- 🖼️ 图片检测：上传单张或多张图像进行批量行为识别。
- 🎥 视频检测：支持本地视频文件上传并逐帧分析。
- 📹 实时摄像头检测：接入USB摄像头或IP摄像头，实现课堂实时监控。
- 🔁 批量处理：支持批量导入与并行推理，提升效率。
🧠 智能行为识别
系统可识别以下学生行为类型： - ✍️ 写字
- 👂 听讲
- 📚 看书
- 🔄 转头
- 🧍 站立
- 💬 小组讨论（多人交互检测）
基于 YOLOv13 + PyTorch 构建高精度目标检测模型，针对课堂场景优化训练数据集，确保小目标与遮挡情况下的鲁棒性。
📊 AI深度分析（集成大模型） - 联合 DeepSeek、Qwen 等大模型 对检测结果进行上下文理解与趋势分析。
- 自动生成课堂行为报告，包括专注度分析、互动频率、异常行为预警等。
- 支持自然语言问答式交互，如：“今天第三节课谁最活跃？”、“有哪些学生经常转头？”
📄 结果导出与管理 - 📄 检测结果可导出为 PDF 报告，包含时间轴图表、行为统计与可视化热力图。
- 👤 分用户权限管理：
- 教师：查看所授课程行为数据
- 管理员：全局管理与系统配置
- 学生：仅查看个人记录（可选）
🎨 个性化界面定制
- 🎨 支持主题颜色切换（深色/浅色模式）
- 🧩 可调节布局结构与组件大小
- 💅 使用 Vue3 + Element-Plus 构建响应式、美观友好的前端界面
⚙️ 技术栈
模块 技术/框架
前端 Vue3、TypeScript、Element-Plus
后端 SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask
深度学习 YOLOv13、PyTorch
数据库 MySQL
视频处理 FFmpeg
AI分析引擎 DeepSeek、Qwen（API集成）
🖥️ 系统架构图（简要）
[摄像头/视频/图片]
↓
[FFmpeg 视频解码 → 帧提取]
↓
[YOLOv13 行为检测模型 (PyTorch)]
↓
[检测结果结构化存储 (MySQL)]
↓
[SpringBoot API 服务 ←→ Flask AI 分析服务]
↓
[Vue3 前端可视化展示 + 大模型交互]
↓
[PDF 报告生成 & 用户管理]
定制
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