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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv7的学生行为识别方法、装置、系统及可读存储介质，属于计算机视觉学生行为识别技术领域。首先，将学生课堂行为数据集经过预处理，得到预处理图像数据；其次，将预处理图像数据输入至基于YOLOv7优化后的网络，通过在高效层聚合网络模块融入通道注意力机制，对输入数据作通道特征提取，并将有效的通道特征与其他多尺度特征进行特征融合，得到三个不同尺度的特征图；再次，将不同尺度的特征图输入基于可切换空洞卷积的输出头模块，以有效改进特征表示；最后，将改进后的特征表示输入学生行为输出网络检测头，得到学生行为识别结果。本发明解决了真实教学场景下计算机识别学生课堂行为的问题。
主权项：1.一种基于改进YOLOv7的学生行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：Step1：构建学生课堂行为数据集，对学生课堂行为数据集进行预处理，得到预处理图像数据；Step2：将预处理图像数据输入至基于YOLOv7优化后的网络模块，通过在高效层聚合网络模块融入通道注意力机制的方式，对预处理图像数据作通道特征提取，得到通道特征；将通道特征与其他多尺度特征进行特征融合，得到三个不同尺度的特征图；Step3：将不同尺度的特征图输入至基于可切换空洞卷积的输出头模块，在分类结果产生之前改进特征表示；Step4：将改进后的特征表示输入至学生行为输出网络检测头，得到学生行为识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 基于改进YOLOv7的学生行为识别方法、装置、系统及可读存储介质
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