随着人工智能与智慧教育的不断发展，传统课堂管理与考试监考方式在效率、覆盖范围及客观性方面逐渐暴露出局限性。人工监考与课堂巡查高度依赖人力，不仅成本高，而且难以对多教室、多学生行为进行实时、持续、标准化的监控与分析，尤其在考试作弊、课堂分心、违规使用电子设备等场景下，事后取证和数据统计难度较大。
在此背景下，基于计算机视觉与深度学习的课堂行为识别系统逐渐成为智慧校园的重要组成部分。通过对课堂视频流进行实时分析，系统可自动识别学生的异常行为，为教师、教务管理人员提供客观、可视化的数据支持，从而提升课堂管理效率、考试公平性以及教学质量评估的科学性。
正是在该行业需求下构建的智能教育监控系统，面向课堂教学与考试场景，利用 YOLOv8 目标检测模型，对学生行为进行自动识别与统计，并结合后端服务与前端可视化平台，实现课堂行为的智能感知、集中管理与分析展示，适用于学校、培训机构及在线教育等多种教学环境。
一套集 行为识别、数据服务与可视化管理 于一体的课堂智能分析系统，主要功能包括：
课堂行为智能识别
基于 YOLOv8 模型对课堂视频或图片进行目标检测
支持识别抄袭、分享答案、东张西望、使用手机、睡觉等多种课堂行为
提供单帧检测、视频检测及实时流检测能力
实时与离线分析能力
支持摄像头或 RTSP 视频流的实时行为检测
支持图片、视频文件的批量离线分析
可对检测结果进行持续时间与行为频次统计
数据服务与接口能力
基于 FastAPI 提供统一的 YOLO 预测接口
通过 JWT + Redis 实现安全的用户认证与权限控制
检测结果以标准化 JSON 数据返回，便于系统集成
可视化前端与管理后台
提供面向普通用户的课堂监控展示界面
提供管理后台用于账号管理、数据查看与系统运维
支持检测结果的图像标注、统计信息展示
数据导出与扩展分析
支持检测结果导出为 JSON、CSV、Excel 等格式
支持行为热力图、行为时间线等分析形式
便于后续教学评估与数据分析扩展
本项目采用前后端分离与模块化设计，整体架构清晰，具备良好的可扩展性与工程化特性。
系统整体架构
后端采用 FastAPI 构建统一 API 服务，负责任务调度、权限校验与模型推理接口
前端基于 Next.js + React 构建用户端与管理端，实现课堂数据可视化
YOLO 行为识别模块独立封装，便于模型训练、验证与部署
YOLO 行为识别模块
使用 YOLOv8 进行课堂行为目标检测
通过自定义数据集训练模型，支持多类别行为识别
封装通用检测类与特定行为定位类，提供统一预测接口
后端服务与安全机制
实现基于 JWT 的用户认证与授权机制
使用 Redis 存储并管理令牌，提高系统安全性
统一异常处理与日志记录，保证系统稳定运行
前端与交互实现
用户端用于展示课堂检测结果与标注画面
管理后台用于系统管理、数据查看与行为统计
通过 Axios 与后端 API 进行数据交互
系统扩展与工程化
支持模型切换与参数配置
支持批量处理、实时监控及结果导出
为后续接入教学评估、行为评分等功能预留接口
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