随着互联网时代的快速发展,手机,i Pad等智能化产品的受众年纪也越来越年轻化,很容易使得年龄较小的学生在学习时注意力受到干扰。低年龄学生在独自学习时,如何提高专注度,则成为了教育专家一直研究的问题。本文开发的基于学习状态检测的番茄钟系统可以帮助学生提高学习专注度。我们提出了一种联合模型对学生学习状态进行检测,从而控制番茄钟的任务是否能正常完成,进而激励学生专注的学习。本文的主要工作包括:（1）首先在学生学习的时候实时的拍摄视频,使用时空动作检测模型Slow Fast对视频中的学生进行动作检测,通过动作初步对学习状态进行分类。（2）当学生没有呈现出行为动作,处于近似静止状态时,Slow Fast模型只能检测出“坐着”这个动作类别,我们通过检测学生人脸的关键点,计算出学生的头部姿态信息,确定其注视区域即视野范围。再使用FPN-Faster RCNN模型检测学生视野范围内出现的代表性关键物品如手机、书本等,进而识别出“阅读”、“看手机”等学习状态。（3）将上述的对学生学习状态检测的方法应用到移动端,使用flutter技术框架开发移动端番茄钟App,调用移动端设备的摄像头录制视频,上传到服务器进行检测,判断视频中学生的学习状态,从而帮助判断番茄钟任务是否得以完成,使得家长可以监督学生学习,帮助学生提高学习专注度。本文通过实验证明,本文的方法对学习状态的分类可以达到85.28%的准确率,能够很好地应用到番茄钟系统。