1、立项原因
传统课堂教学中，教师无法同时关注全体学生的实时状态（如走神、瞌睡、低头玩手机），课后也缺乏客观的行为数据支撑教学改进。本系统通过视觉AI自动检测学生课堂行为，旨在解决课堂管理依赖教师主观观察、异常行为发现滞后、教学效果缺乏量化分析的产品问题。
2、行业场景，业务背景
在K12及高校的智慧教室建设中，教育信息化从“录播设备覆盖”向“教学过程智能化分析”演进。教育部门推进“课堂革命”与精准教学，学校需在不增加教师负担的前提下，获取学生参与度、注意力曲线等数据，用于教学督导、师范生技能训练及个性化辅导，由此催生课堂行为检测系统的落地需求。
1、项目具体功能模块
本系统包含六大功能模块：①视频采集与预处理模块（对接教室内摄像头，完成抽帧与图像增强）；②人体检测与跟踪模块（检测学生及教师位置，实现跨镜头连续跟踪）；③行为识别模块（识别举手、站立、趴桌、扭头交谈、低头看手机等细粒度动作）；④注意力分析模块（基于头部姿态与视线估计，计算学生关注黑板的时长占比）；⑤异常行为预警模块（对长时间趴睡、离座、打闹等行为实时弹窗提醒并截图存档）；⑥数据统计与可视化模块（生成个体与班级的课堂参与度曲线、违纪行为热力图及报告导出）。
2、项目的主要功能描述
系统通过边缘计算设备实时分析课堂视频流，自动识别学生举手、瞌睡、玩手机等典型行为并打时间戳。支持按时间轴回放每个学生的注意力状态变化，对持续异常行为向教师手机端推送预警。课后自动生成课堂质量报告，包含全班专注度趋势、互动频率排名、异常行为分布等指标，为教学反思与督导评估提供量化依据。所有处理在本地完成，视频数据不离开教室网络，满足教育数据隐私合规要求。
本项目基于PyQt5构建了轻量级、易交互的课堂行为检测桌面应用，核心检测引擎采用YOLOv5，实现了实时学生行为识别与课堂状态可视化。项目亮点在于本地化低延迟部署、多线程流畅交互及可配置行为记录；技术难点主要围绕实时性优化、复杂场景下的检测鲁棒性以及线程资源管理展开。通过帧抽稀、模型量化、自定义数据集微调及PyQt5线程安全设计，有效平衡了准确率与实时性，为智慧教育提供了一套实用且保护隐私的辅助工具。
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