基于YOLOv8的高校學(xué)生上課狀態(tài)檢測系統(tǒng)設(shè)計

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摘 要：大學(xué)教學(xué)環(huán)境中，由于學(xué)生數(shù)量龐大而教師資源相對有限，導(dǎo)致教師難以實時、全面地了解每個學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，這種信息的不對稱性使得教師難以提供個性化的教學(xué)服務(wù)。為了解決這一問題，采用YOLOv8深度學(xué)習(xí)框架搭建檢測系統(tǒng)，利用教室攝像頭或希沃課堂錄制等采集數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出可智能識別學(xué)生舉手、閱讀、書寫、玩手機、低頭以及打瞌睡六種課堂常見行為的檢測模型。（剩余7271字）