基于YOLOv8深度学习的智慧课堂教师教学行为检测系统

在现代教育技术快速发展的背景下

基于课堂视频数据的采集与分析，在线学习平台能够实时监测并识别教师的具体行为模式，并将其划分为包括"跷二郎腿"、"指导学生"、"在看屏幕"、"教学讲课"、"使用手机"以及"黑板写字"在内的六类典型行为特征。首先采用基于YOLOv8算法进行教师行为目标检测训练，并结合优化后的卷积神经网络架构进一步提升了检测精度。其次通过数据增强技术扩展了训练样本数量,从而显著提升了模型的泛化能力,确保了系统在多样的教学环境中稳定运行

本系统采用PyQt5框架构建了友好的人机交互界面，在最终实现阶段完成了对教师行为特征数据的即时呈现功能，并实现了对教学场景的关键环节自动分析能力的支持。实验数据显示该系统在检测准确度及实时响应速度上表现出色，在提升效率的同时显著降低了工作强度。研究发现该方法能在智慧课堂中得到有效的教师行为分析与评估应用，并在此过程中促进了教学环境向智能化方向发展

算法流程

全面解析项目的算法流程，并系统地探索其技术实现的关键环节。从数据加载和预处理阶段入手，在涵盖核心算法的设计及优化过程的基础上，最终展示结果的可视化呈现。每一步都将通过清晰的结构和简洁的语言进行展示，并最终揭示技术背后的原理以及实现思路。

硬件环境

我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：

（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：

上文中的硬件环境配备了充足的计算资源，在支持大规模图像数据训练及高效运算方面具有充分的能力。借助GPU技术的应用，在降低模型训练所需时间方面发挥了显著作用。
通过在两种不同的硬件平台上进行调试与训练测试，在系统性能、适应性以及稳定性等方面展开全方位验证。采用这种方法不仅可以显著提升系统在抗干扰能力方面的强健性以及其在各种情况下的适应性（泛化能力），还可以有效降低开发成本并提高运行效率，在实际应用部署中提供了坚实的技术保障基础。

模型训练

Tipps：模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8属于SOTA级别的模型，并且继承自Yolov7系列的基础，在此基础上进行了多项优化措施以显著提升了性能和适应性。该模型特别适合用于目标检测、图像分割以及人体姿态估计等多种应用场景。其主要创新体现在三个方面：第一层神经网络架构采用了全新的设计思路；第二部分采用了全新的 anchor-free 检测架构；第三部分则引入了一种全新的损失函数设计策略，在不同类型的计算设备上均能良好运行。

YOLOv8是Yolo系列模型的最新版本，在各项指标上均超过现有对象检测与实例分割模型。它继承了Yolov5、Yolov6以及YoloX等模型的优点，在优化原有结构的基础上实现了性能提升，并成功保留了工程化设计中的简洁性和易用性优势。

Yolov8模型网络结构图如下图所示：

2.数据集准备与训练

本研究采用了包含教师行为特征的数据集，并利用Labelimg标注工具对图像中的目标边界框及其类别进行了精确标注。基于此数据集进行了YOLov8n模型的训练工作。经过完整训练后，在验证集上系统进行了多维度性能指标的全面评估与详细对比分析。具体包括以下几个阶段：数据准备阶段、模型训练阶段和模型验证阶段。在目标分类任务中发现的主要研究方向是教师行为相关特征提取与识别优化。参与实验的数据样本总数共计9820张图像，在分类任务中主要关注的对象类别集中在教师行为特征这一领域

训练集：包含6874张图像的数据样本参与模型学习过程并辅助优化。
验证集：拥有1964张图像的数据集合主要用以检验模型对新数据的适应能力。
测试集：由982张图像构成的数据组则用以全面检验模型在未知数据上的表现。

该柱状图详细呈现了训练数据集中各类样本的数量分布情况

部分数据集图像如下图所示：

部分标注如下图所示：

该类数据分发策略显著提升了数据在模型训练、验证及测试阶段的均衡性，并为YOLOv8n模型的技术研发提供了可靠的技术支撑。

图片数据的具体存储格式如下要求：在项目根目录中创建一个名为datasets的子目录，并将检测到的所有图片按照训练集与验证集分类放置于该子目录内。

接下来需要创建一个data.yaml文件，并将其用于保存训练数据路径以及模型识别所需分类标签的相关信息。当使用YOLOv8执行模型训练时，请确保该文件中包含必要的配置参数和分类标签信息，并将它们正确引用以完成模型的训练和验证过程。它将包含配置参数和分类标签等信息。

该文件指定了用于训练与验证的数据集路径，并明确了目标类别。

在完成数据准备之后，在运行train.py文件的过程中进行模型训练。其中epochs参数用于调节模型训练的迭代次数；batch参数则用于设定每一批次的数据量，并根据内存容量来动态调节最小值为1

CPU/GPU训练代码如下：

导入名为 yolov8n.pt 的预 trained YOLOv8 模型文件

3.YOLOv8模型训练结果与性能评估

在深度学习训练中，在观察损失函数下降曲线的基础上掌握模型的训练效果具有重要意义。YOLOv8模型的训练过程主要包括三种关键损失项：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失项的优化直接指导着目标检测系统的性能水平提升

损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的GIoU差距越小，则定位越精确。
（2）分类损失 (cls_loss)：该指标用于评估锚框与其对应类别标签的一致性。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss通过计算预测边界框与目标边界框之间的距离来优化回归性能，并结合多尺度特征图以提升检测精度。

训练和验证结果文件存储：

训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：

（1）损耗曲线图及其变化趋势分析
（2）性能评估曲线图（平均精度、precision、recall）
（3）分类结果矩阵（Confusion Matrix）
（4）精准召回曲线（Precision-Recall (P-R) 曲线）

损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：

训练指标：
train/box_loss：
意义：衡量目标边界框预测与真实边界框之间差异性的损失函数值。
变化趋势：随着训练过程的推进，该损失持续降低，在逐步提升模型对目标边界的识别精度方面取得了积极效果。

train/cls_loss：
含义：分类损失，表示预测类别和真实类别之间的差异。
趋势：损失逐步下降，说明模型的分类性能逐步提升，正确预测目标的类别。

train/dfl_loss：
其定义为分布聚合损失（Distribution Focal Loss），其主要用于优化边界框的预测分布。
随着训练过程的推进，在该损失函数中观察到持续减少的趋势表明模型在提升预测结果的可信度与准确性。

评估指标：
val/box_loss：
意义：在验证集上计算得到的边界框回归损失，在训练集中具有类似的 box_loss 值，并且该指标有助于评估模型在未知数据上的泛化性能。
趋势：随着训练过程不断推进，在测试阶段观察到验证损失持续下降的趋势表明，在测试数据上模型对边界框预测的能力也在不断增强。

val/cls_loss：定义为验证集上的分类损失项与训练阶段的cls_loss保持相近水平。

该损失量 val/dfl_loss 被定义为衡量模型在验证集上表现的重要指标。
具体而言，在数据分布融合过程中所引入的 val/dfl_loss 值能够有效反映系统性能的变化趋势。
通过观察训练过程中的 val/dfl_loss 值变化可以看出，在验证集上该指标呈现出持续下降的趋势，
这表明模型预测结果正趋近于预期值。

性能评估指标：
metrics/precision(B)：
定义为训练过程中针对B类别的精确率指标，在此度量中表示被预测为B类样本中实际真实属于B类的比例。
观察到该指标随着训练步骤的推进而持续提高，在后续训练中表现出了更为精准的分类能力

metrics/recall(B)：用于衡量模型在类别B上识别出所有真实目标的能力，在训练过程中计算得到的召回率指标反映了模型对类别的识别效率。随着训练的深入进行，召回率呈现稳步增长的趋势，并且能够更好地识别出更多正确的正样本实例。

metrics/mAP50(B)：
意义：在验证集上计算得到的mAP@0.5指标值表示IoU阈值为0.5时的平均精度。
变化：在训练过程中，该指标值稳步提升，表明模型在多个IoU标准下的整体精度持续增强。

metrics/mAP50-95(B)：
含义：在验证集上计算得到的mAP@0.5-0.95指标（即验证集上的平均精度），其数值反映了模型在不同IoU（交并比）阈值下的整体检测性能表现。
趋势：该指标逐渐上升；这表明模型在各个IoU阈值下的检测精度均得到提升，并且整体检测能力得到了增强。

总结：
（1）所有损失值（训练与验证）持续减少，并且均呈现显著下降趋势。这表明模型的学习过程已达到稳定状态，并且其预测能力得到了不断优化。
（2）通过精确计算的提升可以看出，在分类与目标检测任务中该模型的表现效率显著提高，并且能够展现出良好的泛化能力和稳定性

Precision-Recall(P-R)曲线分析：

曲线说明：蓝色（Crossing legs – 跷二郎腿）：在该类别上的Precision-Recall曲线表现出极佳的效果，在此过程中其Precision和Recall指标均接近理想值1.0。

橙色 (Guiding students – 指导学生): 此类别中的Precision与Recall数值稍低于"Crossing legs"这一指标,但仍维持在较高水平,其具体数值分别为0.992与0.981

绿色 (Viewing the screen – 在查看屏幕上): 在该类别中精度略低于前两个类别（约为98.1%），但Recall值较高（约为97.6%），表现尚可。

红色 (Teaching or asking – 教学讲课): 该类别表现出色，并且其Precision达到了0.994，在Recall方面也表现优异。

紫色 (Using a phone – 使用手机): 该类别的Precision值为0.993（约为99.3%），Recall值为0.973（约为97.3%），虽然略低于'Teaching or asking'类别（其Precision和Recall均接近1），但整体仍保持在较高水平。

棕色 (Writing – 黑板写字):
Precision值达到0.985, Recall值维持在0.975, 这充分体现了模型在该类别上的识别能力较为突出。

以蓝色粗线（All Classes）表示：
该曲线反映了各类别综合的表现情况。
其mAP@0.5值达到0.990，并显示出整体性能水平较高。
各类别在准确率与召回率方面均表现出色。

总结：
所有类别的Precision-Recall曲线均表现出色且趋近于完美（接近1），这表明该模型在各类别检测任务中均展现出卓越的精确度与召回率。

对混淆矩阵（Confusion Matrix）的分析显示，在机器学习领域中，该工具被广泛应用于评估分类模型的表现效果。通过混淆矩阵（Confusion Matrix），我们可以有效地观察到分类器在各个类别上的预测效果与真实结果之间的差异情况。

结论：该模型在大多数类别中表现出色，并且在'Crossing legs'和'Using a phone'这两个类别中表现尤为突出；然而，在一些相似度较高的动作分类（例如'Looking at the screen'以及'Teaching or asking'）中，则出现了误分类现象。

4.检测结果识别

模型训练完成后，在此阶段我们能够获取到一个最优的训练结果模型best.pt文件，并将其定位至runs/train/weights目录中。通过对此文件的应用我们将能够执行后续的推理检测工作

安装所涉及的库：
（1）从ultralytics导入YOLO模型类。
（2）引入OpenCV库以执行图像处理和显示操作。

加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。

导入预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：通过指定路径导入YOLO模型，并将检测任务设为目标检测 (detect)。
（2）配置目标检测的置信度阈值，并设定非极大值抑制（NMS）的交并比阈值以完成参数配置。

进行图片检测：
（1）调用模型函数：
results = model(img\_path)
其中包含模型进行目标检测的结果信息

（1）res = results[0].plot()：结果被呈现到图片中。
（2）cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)：OpenCV被用来显示检测后的图像，并设置窗口标题为"YOLOv8 Detection"。
（3）cv2.waitKey(0)：按任意键后自动退出程序。

执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：

该段输出是利用YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行识别的结果，并具体而言

图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为640×640像素。

检测结果：
（1）1 个 “指导学生”（Guiding students）

处理速度：
（1）预处理时间: 5.4 毫秒
（2）推理时间: 4.5 毫秒
（3）后处理时间: 77.1 毫秒

综上所述：YOLOv8模型在目标检测与分类任务方面的性能指标表现出极高的效率，在准确率和处理速度上均达到了较高的水平。

运行效果

– 运行 MainProgram.py

1.主要功能：
（1）可实现对教师教学行为在目标图片中的实时检测；
（2）不仅能够对图片、视频以及摄像头进行检测操作，并且还可以批量处理图片；
（3）界面实时显示包括目标位置坐标、总数统计以及准确性评分和所需时间等关键信息；
（4）其能够将单个图像或一段视频的分析结果存储起来。

2.检测结果说明：

这张图表呈现了基于YOLOv8模型的目标检测系统的具体检测界面。以下是对各个字段含义的详细说明：

（1）这表明模型完成检测所需时间为仅需0.012秒。
（2）这一结果明确展示了该模型具备极高的实时性和快速检测能力。

目标数目（Number of objects detected）:
（1）即为本次检测中第一个被识别的目标。

目标选择：该下拉菜单提供多种选项：
（1）该下拉菜单提供了多种选项供用户选择查看不同类型的目标。
（2）如果此时选择了"全部"选项，则会展示所有被检测到的目标信息

目标检测类型：

当前结果显示：（1）所选结果显示为"教导学生"，表示系统正在突出显示检测到的"GivingCheats"。

置信度（Confidence）:
（1）这一指标表明，在被归类为"指导学生"目标类别中的检测结果具有97.91%的置信度。
（2）这一指标反映了模型对检测结果的信心水平，在此情况下该指标数值越高则表示模型对该检测结果的信任程度也越高。

（1）xmin值为105, ymin值为79：该目标区域在图像中的起始点坐标为(xmin, ymin)，代表其位置。
（2）xmax值为439, ymax值为555：该目标区域在图像中的结束点坐标为(xmax, ymax)，代表其边界。

这些位置信息标识了图像中目标区域的范围，并确定了检测出的'引导学习者'的位置。

这张图表记录了教师行为的一次监测结果。该图表包含多个关键参数：监测时间参数；被监测的行为类型分类；各动作特征值及其置信水平；以及被监测对象的目标位置信息等详细数据项。通过操作界面用户能够查看和分析所得数据，并据此优化相关参数设置以提高预测准确度。这一过程有助于实现对教学场景中师生互动情况的有效实时监控与评估。

3.图片检测说明

（1）教师黑板写字

（2）教师教学讲课

（3）教师跷二郎腿

（4）教师使用手机

（5）教师在看屏幕

（6）教师指导学生

操作演示如下：
（1）选择目标下拉框并点击后方括号中的选项按钮，在弹出的菜单中可以选择指定结果信息以显示形式呈现。
（2）单击保存按钮将检测结果存储于save_data目录下的对应位置，并设置其存储路径为save_data目录下的默认位置

系统识别出图片中教师的行为表现，并呈现相关数据信息。具体而言，该结果显示包含但不限于总数量值（Total Count）、完成时间数据（Time Elapsed）、行为类型分类（Behavior Categories）以及可信度评分（Confidence Score），还包括各关键点的空间定位坐标信息（Coordinate Positions）。

4.视频检测说明

单击视频按钮即可启动程序，请选择待检测的视频文件；系统将立即呈现检测结果；若需关闭程序，请再次单击该按钮。
单击保存按钮后系统将执行保存操作；所有检测到的特征信息将被组织并存储于指定位置。

检测结果：系统实时监控视频数据，在分析过程中识别出教师行为数据。实验表格详细列出了置信度及各检测点的位置信息。

该界面详细呈现了系统在视频帧多目标检测方面的性能，并提供了丰富详细的结果分析以及相应的置信度评估。

5.摄像头检测说明

按下启动摄像头按钮即可实现摄像头开启，并可在实时状态下完成检测操作；再次按下按钮即可关闭摄像头设备。

系统通过摄像头实现了实时监控，并对教师的行为进行了识别。识别出教师的具体动作，并将分析结果实时反馈给系统操作员。动态展示摄像头的画面内容，在图像中标注了 detected behavior 的位置坐标。具体数据则被整理至表格中，并对每帧图像的分析结果进行了详细记录。

系统通过摄像头实现了实时监控，并对教师的行为进行了识别。识别出教师的具体动作，并将分析结果实时反馈给系统操作员。动态展示摄像头的画面内容，在图像中标注了 detected behavior 的位置坐标。具体数据则被整理至表格中，并对每帧图像的分析结果进行了详细记录。

6.保存图片与视频检测说明

操作完成后,系统将会将您所选择的所有图像（包括批量处理的照片）以及相关的视频数据进行记录。 检测出的画面与视频数据将被存储于save_data目录中. 请参考以下截图了解具体信息:

（1）图片保存

（2）视频保存

– 运行 train.py
1.训练参数设置

导入名为yolov8n.pt的预训练YOLOv8模型。
yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
（1）指定用于训练的数据集配置文件。
（2）设定总共有150轮的训练周期。
（3）每个批次包含4个样本。
（4）使用SGD优化器进行参数更新。
（7）将此次实验命名为train_v8以区分不同的实验组别。

在大多数深度学习任务中，在常见的情况下（即有很多情况），GPU往往会带来更高的训练效率。然而，在一些特定场景下（比如硬件性能不足或其他限制因素导致无法充分利用GPU优势），用户可能需要使用CPU来完成训练任务。

请注意，在CPU环境下进行深度学习模型的训练相较于GPU而言往往耗时显著更多。特别地，在处理像YOLOv8这类需要大量计算资源的任务时，请特别注意这一点。一般情况下，默认建议采用GPU来进行训练以提高效率。

请注意，在CPU环境下进行深度学习模型的训练相较于GPU而言往往耗时显著更多。特别地，在处理像YOLOv8这类需要大量计算资源的任务时，请特别注意这一点。一般情况下，默认建议采用GPU来进行训练以提高效率。

2.训练日志结果

这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。

训练总时长：
（1）经过了150轮的训练后所花时间总计为3.219小时。
（2）在本次训练中采用了NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER GPU。
（3）显示出较高的训练效率是由于YOLOv8模型的优化设计以及高性能硬件的支持。

验证结果：
（1）mAP50： 99%
（2）mAP50-95： 94.4%

速度：
（1）预处理所需时间为0.1ms；
（2）推理时间为0.8ms；
（3）后处理所需时间为0.6ms；
（4）该模型显示出较高的推理效率，并适用于实时检测应用。

验证结果显示：该系统通过以下路径将结果存储runs\detect\train_v8其中验证结果被存储于runs\detect\train_v8目录中。

完成信息：
（1）Process finished with exit code 0表明整个验证过程顺利完成且无异常发生

总结：
YOLOv8模型在准确度指标（包括分类准确率）、损失值以及各类别检测性能方面表现出色，并且具有较强的泛化能力。该方法能够有效应用于老师行为检测与分析。