【摘 要】
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在全面推进信息化教育的背景下,利用课堂录播技术实现优质教学资源快速分享的需求逐年增加。传统的课堂视频录播系统采用手工录制的方式,过程中不仅需要专业人员全程操纵,而且存在影响课堂教学秩序和拍摄品质不稳定的问题。尽管一些自动录像设备已经引入到课堂视频录制过程中,但其对复杂多变的教室环境适应能力不足,实际效果并不理想,所以仍然需要视频制作人员对课堂视频进行从头到尾的剪辑再制作,导致了制作周期变长,也造成
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在全面推进信息化教育的背景下,利用课堂录播技术实现优质教学资源快速分享的需求逐年增加。传统的课堂视频录播系统采用手工录制的方式,过程中不仅需要专业人员全程操纵,而且存在影响课堂教学秩序和拍摄品质不稳定的问题。尽管一些自动录像设备已经引入到课堂视频录制过程中,但其对复杂多变的教室环境适应能力不足,实际效果并不理想,所以仍然需要视频制作人员对课堂视频进行从头到尾的剪辑再制作,导致了制作周期变长,也造成了人力资源的浪费。为了解决以上问题,本文提出一种识别课堂视频中师生目标关键行为的方法,并应用到一个课堂关键行为识别与分析系统中,来帮助视频制作人员快速定位到课堂视频中需要进行剪辑的关键帧。本文的主要研究路线如下:（1）本文对课堂视频中作为视频切换信号源的关键行为进行分析,构建了用于课堂行为识别模型训练和测试的课堂行为数据集TSCB,并通过三种数据后处理方案对数据集数据进行了优化。（2）本文构建了基于骨骼关键点的教师行为识别模型和基于数据融合的学生行为识别模型,其中学生行为识别模型的构建为本文的研究重难点,其具体的构建过程如下:借鉴双流法的思想,首先通过Alpha Pose人体姿态检测模型获取学生目标的骨骼关键点特征数据。其次,通过调整非极大值抑制算法的YOLOv3模型获取学生目标的RGB图像裁切图,利用添加了注意力机制的Res Net18网络提取裁切图中的特征数据,最后将两种特征数据进行数据融合后输入到全连接层上进行分类,以此构建了基于数据融合的学生行为识别模型。最终教师行为识别模型的平均F1值达到0.920,学生行为识别模型的平均F1值达到0.912,处理各种情况时仍然能保持良好的健壮性,符合实际应用的标准。（3）根据本文所构建的课堂行为识别模型,设计并实现了课堂关键行为识别与分析系统,该系统能对课堂视频中切换信号源的时序信息和抓拍图像进行输出,使视频制作者能快速准确的定位到关键行为发生的时间节点,为课堂视频的后期制作提供了极大便利,具有良好的实用性。
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