基于YOLOv8深度学习的智慧课堂教师上课行为检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)

随着人工智能技术的迅猛发展，智能课堂行为分析逐渐成为提高教学质量和提升教学效率的关键工具之一。在现代教学环境中，能够实时了解教师的课堂表现和行为，对于促进互动式教学和个性化辅导具有重要意义。传统的课堂行为分析依赖于人工观测，既耗费时间，又存在主观偏差，而基于计算机视觉和深度学习的自动化系本研究旨在设计并实现一个基于YOLOv8深度学习的教师上课行为检测系统，旨在服务于智慧课堂的应用场景，提升教学质量和课堂管理的智能化水平。智慧课堂是现代教育技术发展的重要方向，其目标是通过智能化手段对教学行为进行实时监控和反馈，从而优化教学过程、提高课堂效率。为实现这一目标，本研究采用了目前最先进的YOLOv8目标检测算法，对教师在课堂中的一系列典型行为进行实时检测与识别。

在系统设计上，YOLOv8模型被用于检测教师在课堂中执行的各种行为，如站立、书写、讲解、板书等。由于YOLOv8具有出色的速度和精度表现，它可以在保证高检测准确率的同时，满足系统的实时性需求。这为系统能够在复杂的课堂环境中有效识别教师行为提供了强有力的技术支撑。

系统还集成了基于PyQt5的图形用户界面（GUI），使得用户可以通过友好的界面轻松操作系统。GUI界面不仅可以实时显示检测结果，还支持用户定制参数配置、管理数据输入输出、浏览课堂录像等功能。这一设计增强了系统的用户体验，并且为教育工作者、教学管理者提供了便捷的工具，以便他们能够轻松获取课堂行为数据并进行教学分析。

为了验证系统的性能，本研究构建了一个包含大量实际课堂场景的自定义数据集，涵盖了多种教学行为和不同的教师姿态。数据集经过严格的标注和处理，确保了模型训练和测试的高质量。通过实验测试，系统在行为分类和检测准确率方面表现优异，尤其是在复杂的场景中，能够准确捕捉教师的微小动作变化。此外，系统的实时性测试表明，在普通硬件设备上也能保持流畅的运行速度，充分满足了课堂环境下的应用需求。

本研究提出的基于YOLOv8的教师行为检测系统，不仅提升了教学行为的智能化分析水平，还为智慧教育领域的进一步发展提供了技术保障。未来，本系统可以进一步扩展至更多教学场景，如学生行为分析、互动行为检测等，为智慧课堂的全面建设提供支持。

项目数据

通过搜集关于数据集为各种各样的教师课堂行为相关图像，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分6个检测类别，分别是”Crossing legs”,”Using a phone”,”Teaching or asking”,”Looking at the screen”,”Writing”,”Guiding students”。

目标检测标注工具
（1）labelimg:开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式。
（2）安装labelimg 在cmd输入以下命令 pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

结束后，在cmd中输入labelimg

初识labelimg

打开后，我们自己设置一下

在View中勾选Auto Save mode

接下来我们打开需要标注的图片文件夹

并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir）
接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复。

Labelimg的快捷键

（3）数据准备
这里建议新建一个名为data的文件夹（这个是约定俗成，不这么做也行），里面创建一个名为images的文件夹存放我们需要打标签的图片文件；再创建一个名为labels存放标注的标签文件；最后创建一个名为 classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。

data的目录结构如下：
│─img_data
│─images 存放需要打标签的图片文件
│─labels 存放标注的标签文件
└ classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）

首先在images这个文件夹放置待标注的图片。
生成文件如下:

“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。

（4）YOLO模式创建标签的样式

存放标签信息的文件的文件名为与图片名相同，内容由N行5列数据组成。
每一行代表标注的一个目标，通常包括五个数据，从左到右依次为：类别id、x_center、y_center、width、height。
其中：
–x类别id代表标注目标的类别；
–x_center和y_center代表标注框的相对中心坐标；
–xwidth和height代表标注框的相对宽和高。

注意：这里的中心点坐标、宽和高都是相对数据！&