基于YOLO系列的课堂行为实时检测系统【训练和系统源码+网页端+数据集+系统文档+包运行】

一、系统概述和展示🎄

1.1 摘要 🎈

基于YOLO系列的学生课堂行为实时检测系统，专为智慧教室、教学质量评估与教育行为分析场景设计。系统采用 YOLOv11 目标检测算法 为核心（兼容 YOLOv5 及以上所有版本），并基于高质量标注的自建课堂行为数据集进行训练，能够精准识别 6 类典型学生课堂行为，包括：举手（hand-raising）、阅读（reading）、书写（writing）、使用手机（using phone）、低头（bowing the head）和俯身/趴桌（leaning over the table）。

该系统可对真实课堂视频流或图像进行实时分析，准确判断每位学生的当前行为状态与空间位置，支持课堂参与度统计、注意力异常预警、教学策略优化及学生行为长期追踪，有效提升教师教学干预效率与智慧教育系统的环境感知能力。

数据集来源于真实课堂场景采集，经专业抽帧处理与精细人工标注，全面覆盖多光照条件（如自然光、荧光灯、逆光等）、多拍摄视角（前排、后排、侧视、俯视）以及部分遮挡情况（如书本遮挡、相邻学生遮挡），确保模型在复杂教学环境中仍具备高鲁棒性与泛化能力。

1.2 功能特性🎈

• 🖼️图片检测: 支持单张/多张图片上传和检测
• 🎥视频检测: 支持多种视频格式的目标检测
• 📹摄像头检测: 支持本地摄像头实时检测
• 📁批量处理: 支持文件夹批量图片检测
• 🔐用户管理: 基于JWT的用户认证系统
• 🤖模型管理: 支持多模型切换和管理
• 🎨现代界面: 淡蓝紫主题的响应式Web界面

1.3 技术栈🎈

• 后端: Flask 2.3+, Python 3.8+
• AI模型: Ultralytics YOLO (YOLOv8/v11/v12)
• 图像处理: OpenCV, PIL
• 视频处理: FFmpeg
• 认证: PyJWT
• 数据存储: pandas + openpyxl (Excel)
• 前端: HTML5, CSS3, JavaScript

1.4 界面展示 🎈

1.4.1 登录界面 🎈

1.4.2 注册界面 🎈

1.4.3 图片检测界面 🎈

多图检测

1.4.4 视频检测界面 🎈

1.4.5 摄像头检测界面 🎈

摄像头检测就不展示了，直接看界面即可。

1.4.6 模型管理界面 🎈

二、一站式使用教程🎄

第一步：安装Anaconda Prompt、Pycharm（或者vscode)，参考：anaconda点击 pycharm点击

第二步：创建python环境

conda create-n YOLOv11_My python=3.8.1

第三步：激活环境

conda activate YOLOv11_My

第四步：安装ultralytics和pytorch

pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install ultralytics huggingface-hub-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

后续缺啥安装啥

三、YOLOv11原理剖析🎄

3.1 YOLOv11背景和技术原理🎈

论文题目：无
论文链接：无
项目链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics

YOLOv11 诞生于 YOLO 系列虽已在实时目标检测领域取得平衡计算成本与检测性能进展，但仍面临诸多挑战的背景下。一方面，其训练时的一对多标签分配策略使推理阶段依赖 NMS，导致推理速度降低且性能对 NMS 超参数敏感，阻碍端到端高效部署；另一方面，模型架构缺乏效率与准确性的全面优化，存在计算冗余与能力受限问题。因此，YOLOv11 旨在解决这些问题，通过创新技术提升模型性能与效率，以满足实时目标检测不断发展的需求并挖掘更大潜力✅

YOLOv11架构及特点：

• C3k2机制：这是一种新的卷积机制，它在网络的浅层将c3k参数设置为False，类似于YOLOv8中的C2f结构。
• C2PSA机制：这是一种在C2机制内部嵌入的多头注意力机制，类似于在C2中嵌入了一个PSA（金字塔空间注意力）机制。
• 深度可分离卷积（DWConv）：在分类检测头中增加了两个DWConv，这种卷积操作减少了计算量和参数量，提高了模型的效率。
• 自适应锚框机制：自动优化不同数据集上的锚框配置，提高了检测精度。
• EIoU损失函数：引入了新的EIoU（Extended IoU）损失函数，考虑了预测框与真实框的重叠面积，长宽比和中心点偏移，提高了预测精度。

四、模型训练、评估和推理🎄

4.1 数据集介绍🎈

https://download.csdn.net/download/m0_51004308/92460712?spm=1001.2014.3001.5503

4.2 模型训练🎈

数据准备完成后，通过调用detection_train.py文件进行模型训练，data参数用于加载数据集的配置文件，epochs参数用于调整训练的轮数，workers参数用于调整系统的并发能力，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

fromultralyticsimportYOLOimportos os.environ["GIT_PYTHON_REFRESH"]="quiet"os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"if__name__=='__main__':model=YOLO('weights/yolov8s.pt')result=model.train(data="data/data.yaml",epochs=100,workers=8,batch=16,imgsz=416,amp=False,device="0")################################################################################### 恢复训练代码，注释掉上面的部分# model = YOLOv10("runs/det/train/weights/best.pt") # 指定想要恢复训练的pt文件# if __name__ == '__main__':# model.train(data="data/data.yaml", resume=True, imgsz=416, batch=16, workers=4, epochs=100, amp=False, project="runs/det") # 恢复训练模型

4.3 结果评估🎈

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况，避免过拟合和欠拟合现象。YOLO训练过程及结果文件保存在runs/det/目录下

4.4 模型推理🎈

模型训练结束后，我们可在runs/det/目录下可以得到一个最新且最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/det/train/weights目录下。我们可使用该文件进行后续的推理检测。

importosfromultralyticsimportYOLO current_path=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))root_path=os.path.abspath(os.path.join(current_path,"../.."))+"/"​ ​ model=YOLO(root_path+'runs/det/train/weights/best.pt')# load a custom trained# Export the model​if__name__=='__main__':# 可自行选择想要检测的图片，如这里的bus.jpgmodel.predict(root_path+'ultralytics/assets/test1.jpg',save=True,imgsz=416,conf=0.5)

=

五、项目完整目录及获取方式介绍🎄

5.1 项目完整目录🎈

本文涉及到的完整的程序文件：包括环境配置文档说明（训练和系统环境都适用）、模型训练源码、数据集、系统完整代码、系统文件、测试图片视频等，获取方式见文末。

classroom-behavior-detection-system/ ├── app.py # 主应用程序 ├── requirements.txt # Python依赖 ├── config.yaml # 系统配置 ├── setup.py # 安装脚本 ├── README.md # 项目说明 ├── .env.example # 环境变量示例 ├── utils/ # 工具模块 │ ├── __init__.py │ ├── auth.py # 用户认证 │ ├── detection.py # 检测引擎 │ ├── image_processor.py # 图片处理 │ ├── video_processor.py # 视频处理 │ ├── camera_handler.py # 摄像头处理 │ └── file_manager.py # 文件管理 ├── templates/ # HTML模板 │ ├── base.html │ ├── index.html │ ├── login.html │ ├── register.html │ ├── 404.html │ └── 500.html ├── static/ # 静态资源 │ ├── css/ │ │ └── style.css │ ├── js/ │ │ └── main.js │ └── images/ ├── files/ # 文件存储 │ ├── uploads/ # 上传文件 │ ├── result/ # 检测结果 │ ├── models/ # 模型文件 │ ├── images/ # 示例图片 │ ├── videos/ # 示例视频 │ └── system/ # 系统文件 ├── tests/ # 测试文件 │ ├── unit/ # 单元测试 │ ├── property/ # 属性测试 │ ├── integration/ # 集成测试 │ └── fixtures/ # 测试数据 └── ffmpeg/ # FFmpeg工具 └── bin/

5.2 项目获取方式🎈

见视频（置顶评论）：点击

5.3 作者介绍🎈

哈喽大家好，AI应用视界工作室致力于深入探索人工智能算法与应用开发的交互，涵盖目标分类、检测、分割、跟踪、人脸识别等关键领域，以及系统架构的创新设计与实现。我们的目标是为广大人工智能研究者提供一个丰富、权威的参考资源，同时也期待与您共同交流，推动人工智能技术的进步。如有相关算法交流学习和技术需求，请关注下方公众号（或者搜索AI应用视界）可与我们取得联系。

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