学生作为课堂的主体,针对其行为状态的识别是进行教育教学分析的重要因素,对评估课堂效果和优化教学质量等方面具有重要意义。传统课堂分析学生行为状态主要靠教师肉眼观察,较为耗时且片面,随着现代信息技术与教育教学的融合,目标检测算法在学生课堂行为状态识别上的应用已成为一种趋势,推动了教学分析向智能化和数字化方向发展。本课题基于卷积神经网络的目标检测算法进行学生课堂行为状态识别,旨在提高算法的精度与效率,为基于学生课堂行为状态的教学评价提供支持。主要内容包括:（1）首先介绍了课题研究的背景与意义,阐述了人工智能与教育领域相结合发展的研究背景,以及目标检测算法与课堂学生行为状态识别的研究现状。介绍了卷积网络经典模型和目标检测算法,重点包括MobileNetV2及YOLOv4,并对算法的结构和性能进行分析。（2）对基于通道优化的MobileNetV2算法的学生课堂行为状态识别进行了研究。为提高轻量级网络模型MobileNetV2的识别精度,减少因为提取丰富特征而产生的计算开销与延时,提出基于通道优化的MobileNetV2改进轻量级网络模型:在MobileNetV2的传统模块中增加了通道分割和通道随机混合操作,用改进反向残差模块（C-Inverted Residual Block）替换传统模块,得到改进模型。在PASCAL VOC 2007+2012数据集上进行实验,改进MobileNetV2算法的平均识别率m AP相比MobileNetV2最高可提升4.3%,对难识别对象的检测效果明显提升。在教室场景下,对学生课堂行为状态平均识别率可达92.7%,检测单张图片所用的时间相比MobileNetV2缩短68%。（3）提出了一种基于YOLOv4的学生课堂行为识别改进算法。为了提高行为状态检测的准确率,使YOLOv4算法可以更好的应用在教室场景中,减少误检和漏检现象,提出基于YOLOv4的特征重构改进算法。在算法的先验框生成阶段使用K-means聚类进行锚框选取,同时在算法的Neck部分,使用BiFPN优化算法的特征融合机制,以提升感受野。针对课堂多人检测场景,在算法的预测部分使用改进Soft-NMS算法减少了检测框的冗余度与学生行为状态的漏检率,加速预测过程,提高模型的计算速度,显著提升了模型的召回率。实验结果表明,基于YOLOv4的改进模型在学生课堂行为识别任务中精度达到92.4%,相比原YOLOv4提升3%,帧处理速率达到39FPS。最后,对论文的整体内容进行了总结,并对基于深度学习的目标检测算法的应用发展作了更进一步的展望。为使深度学习理论与教育教学有效结合,更好地实现课堂教学中的数字智能化,推动智慧教育和智慧校园的建设发展,研究基于卷积神经网络的学生课堂行为状态识别具有很大的意义。