Advertisement

学生课堂状态监测数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
学生课堂状态监测数据集是一套包含大量课堂教学中学生行为和表现的数据集合，旨在帮助研究者分析影响学习效果的因素。 深度学习上课状态检测数据集适用于智慧课堂项目，包含图片及xml标签。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 学生课堂状态监测数据集
    优质
    学生课堂状态监测数据集是一套包含大量课堂教学中学生行为和表现的数据集合，旨在帮助研究者分析影响学习效果的因素。 深度学习上课状态检测数据集适用于智慧课堂项目，包含图片及xml标签。
     
  • 课堂学生学习状态监控数据集（8类）8404张图片（含Yolo标签）.zip
    优质
    本数据集包含8404张图片，涵盖八种不同类型的学生课堂学习状态，并提供YOLO格式标注文件，适用于行为识别与分析研究。 该数据集包含8404张教室真实监控场景下的课堂学生学习状态图片，并附有YOLO格式的标签文件（txt），适合用于目标检测算法YOLO系列。 数据集中标注了八种不同的学习状态，具体如下： - 低头写字 - 低头看书 - 抬头听课 - 转头 - 举手 - 站立 - 小组讨论 - 教师指导 这些标签由labelImg工具生成，并且已确认标注准确无误。数据集适用于毕业设计、课程作业、实验实训及实际项目开发等场景。 如需VOC格式或JSON格式的标签文件，可以留言询问，我会提供转换脚本程序。
     
  • JSPM学生课堂学习状态监测系统毕业设计程序
    优质
    本项目为一款专为高校设计的学生课堂学习状态监测系统。通过采集学生的课堂参与度数据，旨在提高教学质量和学生的学习效率。该系统是基于Java开发的毕业设计作品。 采用Java技术构建了一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。接着进行总体设计和详细设计。总体设计包括系统功能设计、系统总体结构设计、数据结构设计及安全设计；详细设计则涵盖数据库访问实现，主要模块的具体实现以及关键代码等。最后对系统进行全面的功能测试，并总结测试结果。 该管理系统包含完整的程序源代码一份与配套的数据库文件，能够在指定环境下完美运行。配置环境的相关说明已在文档中提供。如有任何问题或需要进一步帮助，请随时私信联系。
     
  • 课堂行为状态分析数据集
    优质
    该数据集包含丰富多样的小学课堂教学视频及注释，详细记录了学生和教师的行为表现与互动情况，旨在促进教育技术的研究与应用。 对公开的课堂行为状态数据集进行了标签划分，以便使用PaddleClas进行训练。
     
  • 学生课堂行为检测识别的数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量教室环境中学生课堂行为的视频片段及标注信息，旨在用于研究和开发自动化课堂行为分析系统。 在现代教育领域，对课堂学生行为的科学分析与识别已成为提升教学质量、优化教学环境的重要手段。为此建立了一个名为“课堂学生行为检测识别数据集”的资源库，旨在研究和开发针对学生行为自动检测和识别系统。该数据集中包含超过29万张图片，用于训练深度学习模型来精准地识别五种特定的学生行为：喝饮料（drink）、听讲（listen）、玩手机（phone）、走神（trance）以及书写（write）。通过使用卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN)等技术，可以构建出能够有效捕捉并定位课堂中学生复杂行为的模型。CNN擅长从图像中提取特征，而R-CNN则能在这些特征的基础上进行目标定位，从而准确地区分图片中的不同行为。 数据集分为训练集(train)和验证集(val)，其中训练集用于深度学习算法的学习过程，大量标注过的图像帮助模型掌握各类学生行为的视觉特性；验证集则是用来评估模型在未见过的数据上的表现，这对于防止过拟合及确保模型具备良好的泛化能力至关重要。通常，在开发过程中会采用交叉验证或数据增强等技术进一步优化模型性能。 实际应用中，这样的系统能够辅助教师实时监控课堂动态，并及时发现学生注意力不集中或其他不当行为；同时还能为个性化教学提供依据。例如，通过分析学生的具体行为模式，可以揭示他们何时何地最容易分心，从而帮助老师调整策略以提高学习效率。此外，在远程教育平台的应用中也大有裨益——实现在线学习环境的智能化管理。 “课堂学生行为检测识别数据集”是一个宝贵的资源库，它开启了利用深度学习技术理解并干预学生行为的新篇章。通过深入挖掘和开发基于此数据集的模型，我们有望创建出更加智能、精准的学生课堂行为分析系统，并进一步推动教育科技的发展。
     
  • 儿童学习状况监测数据集
    优质
    该数据集聚焦于记录与分析儿童在学习过程中的各项指标，旨在为教育工作者和研究人员提供宝贵的参考信息，助力优化教学方法及策略。 该数据集包含2900张图像及其对应的标注文件，并被划分为四类：open_eye、closed_eye、closed_mouth 和 open_mouth。当检测到 closed_eye 和 open_mouth 时，表示不专注状态。
     
  • 驾驶人员疲劳状态监测数据集
    优质
    本数据集专注于收集和分析驾驶过程中驾驶员的疲劳状态信息，旨在通过多种传感器获取的数据来识别并预警司机疲劳程度，提升行车安全。 在IT行业中，数据集是研究与开发的关键组成部分，在机器学习及人工智能领域尤其重要。驾驶员疲劳状态检测数据集专门用于识别驾驶员的疲劳状况，并对智能交通系统、自动驾驶汽车的安全评估以及道路安全提升具有重要意义。 通常情况下，该领域的研究需要利用多种传感器和生物特征分析方法来监测驾驶员的状态，比如眼睛闭合程度、头部倾斜角度及面部表情等信息。这些数据可以通过摄像头捕捉并借助计算机视觉技术进行处理。一个典型的疲劳状态检测数据集可能包含以下内容： 1. 视频流：记录了司机驾驶过程中的连续视频片段，用于识别其脸部的表情和动作变化。 2. 图像帧：从上述视频中提取的图像，并且标注有关键面部特征的位置信息（如眼睛、鼻子及嘴巴）。 3. 生理信号：包括心率与皮肤电导率等生理指标的数据，在疲劳状态下这些数据会发生明显的变化，可以作为判断驾驶员是否感到疲倦的重要依据之一。 4. 时间戳和行驶数据：记录了每条观测的时间点以及车辆的速度和加速度信息，用以分析驾驶行为特征及其与司机疲劳程度之间的关联性。 5. 标签：每个样本都附带有专家根据视频内容及其他相关信息标注的标签，表明该时刻驾驶员是否处于疲劳状态。这些标签用于训练模型并评估其准确性。 为了使开发出来的算法具有更好的泛化能力，在构建此类数据集时应当考虑包含各种不同的驾驶环境条件（如不同年龄段、性别差异以及光照变化等），以便更贴近实际使用场景中可能出现的情况。 处理这类数据集的技术手段包括但不限于深度学习框架，例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，前者用于识别面部特征而后者则负责捕捉时间序列信息。此外，在正式训练模型之前还需要对原始图像进行预处理步骤（如增强、归一化等），以提高后续分析的效果。 最终目标是开发出能够实时监测驾驶员疲劳状态的技术，一旦检测到相关迹象便立即发出警报，从而降低因驾驶者疲倦而导致的交通事故风险。这种技术不仅适用于自动驾驶车辆，在传统汽车中同样具有显著的安全提升作用。
     
  • 变电站控制柜状态监测图像数据集
    优质
    本数据集包含大量变电站控制柜的状态监测图像，旨在支持自动化系统对设备健康状况进行实时分析与预测维护。 变电站控制柜状态检测图像数据集包含大约1800张图片，标注格式为VOC。
     
  • 学生课堂行为数据集5k（适用于Yolov8）
    优质
    学生课堂行为数据集5k包含超过5000个样本，专门优化用于训练和评估YOLOv8在教室环境下的目标检测性能，涵盖多种课堂行为场景。 使用场景：训练YOLOv8模型 相关内容包括数据集和yaml文件。 数据集包含学生在课堂上的行为表现，如举手、阅读、睡觉和写作。