一种基于机器视觉的课堂专注度检测方法及系统

一种基于机器视觉的课堂专注度检测方法及系统。属于神经网络目标检测技术领域，具体涉及基于机器视觉的课堂专注度检测技术领域。所述方法包括如下步骤：收集课堂学生图片，并划分训练集与测试集；构建课堂专注度检测模型，以YOLOv11模型结构为基础，并对YOLOv11网络结构进行如下改进：设计AR2C模块并将其加入YOLOv11模型；将YOLOv11模型的颈部部分的PANet结构改为BiFPN结构；改进YOLOv11模型的SPPF模块；模型训练：将训练集的数据输入课堂专注度检测模型进行训练，以此获得符合要求的模型参数，并通过测试集进行模型参数调整；通过训练后的课堂专注度检测模型进行学生行为识别。其解决了目前在课堂专注度检测方面，针对监控摄像智能化监测存在的低分辨率问题。