智慧-课堂行为检测识别系统 | 基于YOLOV8/11+ Pytorch + Flask + SpringBoot |

智慧-课堂行为检测识别系统 | 基于YOLOV8/11 Pytorch Flask SpringBoot |基于YOLOv8/11深度学习模型的课堂行为检测识别系统融合了Pytorch、Flask、SpringBoot、Vue、MySQL等多种先进技术。通过本系统用户可以快速识别学生课堂行为精准高效为课堂行为的分析、监测和管理提供智能解决方案。主要功能多方式检测支持图片、视频和摄像头实时检测三种方式适用于各种环境。课堂行为检测识别举手阅读写作玩手机低头靠桌子实时监控与预测支持通过摄像头进行实时监测模型训练与自定义用户可以使用自定义数据集重新训练模型生成新的权重文件支持YOLOv8到YOLOv11的训练。简洁美观的UI采用Vue3前端框架支持主题颜色、布局和组件大小的个性化定制。技术栈前端Vue3、Element-Plus、TypeScript后端SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask深度学习YOLOv8/11、Pytorch数据库MySQL视频处理FFmpeg适用场景教育课堂管理与监控识别教育科技研发智能教育应用附完整的系统代码前端、后端、YOLO算法数据集与训练文件数据库文件11基于YOLOv8/11的学生课堂行为检测系统说明 完整代码一、系统整体信息表项目详情系统名称基于YOLOv8/11的学生课堂行为检测识别系统核心功能图片/视频/摄像头多方式检测、6种课堂行为识别、实时专注度分析、用户管理与检测记录检测类别举手、阅读、写作、玩手机、低头、靠桌子技术栈前端Vue3 Element-Plus TypeScript后端SpringBoot MyBatis-Plus Flask深度学习YOLOv8/11 PyTorch数据库MySQL视频处理FFmpeg部署方式前后端分离架构支持本地/服务器部署适用场景课堂行为监控、教育科技研发、智能教育应用开发二、系统功能模块表模块子功能说明登录/用户管理登录/注册、个人中心、用户CRUD支持管理员/普通用户角色可修改个人信息、管理账号图像检测图片上传检测、检测结果展示、记录查询上传图片返回标注结果并保存记录视频检测视频上传检测、实时专注度曲线、结果保存上传视频文件逐帧检测并统计专注度数据摄像头检测实时视频流检测、行为实时识别调用本地摄像头实时识别课堂行为数据统计检测次数/耗时统计、行为分布柱状图、检测量趋势图可视化展示检测结果与使用情况模型管理权重文件选择、自定义模型训练支持加载不同YOLO权重可使用自定义数据集训练三、系统核心代码实现1. 项目目录结构classroom-behavior-system/ ├── frontend/ # Vue3前端 ├── backend/ # SpringBoot后端 ├── flask-api/ # Flask模型推理服务 ├── yolov8-model/ # YOLOv8/11训练与推理代码 └── sql/ └── classroom_system.sql # 数据库脚本2. 前端Vue3 Element-Plus核心代码src/views/VideoDetection.vue视频检测页面template div classvideo-detection el-select v-modelselectedModel placeholder选择模型 el-option labelclass_CBAM.pt valueclass_CBAM.pt / el-option labelclass_best.pt valueclass_best.pt / /el-select el-slider v-modelconfidenceThreshold :min0 :max1 step0.01 / el-button typeprimary clickuploadVideo上传视频/el-button el-button typesuccess clickstartProcess开始处理/el-button div classvideo-container video refvideoRef controls / canvas refcanvasRef / /div el-card classchart-card h3专注度实时曲线/h3 div refchartRef stylewidth: 100%; height: 300px;/div /el-card /div /template script setup langts import { ref, onMounted } from vue import * as echarts from echarts import axios from axios const selectedModel ref(class_CBAM.pt) const confidenceThreshold ref(0.25) const videoRef refHTMLVideoElement | null(null) const canvasRef refHTMLCanvasElement | null(null) const chartRef refHTMLDivElement | null(null) let chartInstance: echarts.ECharts | null null onMounted(() { chartInstance echarts.init(chartRef.value!) chartInstance.setOption({ xAxis: { type: category, data: [] }, yAxis: { type: value, min: 0, max: 1 }, series: [ { name: 专注度, type: line, data: [], color: #409eff }, { name: 非专注度, type: line, data: [], color: #ff4d4f } ] }) }) const uploadVideo () { // 视频上传逻辑 } const startProcess async () { // 调用后端API开启视频检测 const res await axios.post(/api/video/process, { model: selectedModel.value, conf: confidenceThreshold.value }) } /script3. 后端SpringBoot核心代码VideoDetectionController.java视频检测接口RestControllerRequestMapping(/api/video)publicclassVideoDetectionController{AutowiredprivateFlaskApiServiceflaskApiService;PostMapping(/process)publicResultprocessVideo(RequestBodyVideoProcessDTOdto){// 调用Flask服务进行视频检测StringtaskIdflaskApiService.startVideoTask(dto.getModel(),dto.getConf());returnResult.success(taskId);}GetMapping(/status/{taskId})publicResultgetTaskStatus(PathVariableStringtaskId){// 查询任务状态returnResult.success();}}4. Flask模型推理服务代码app.pyFlask API入口fromflaskimportFlask,request,jsonifyfromultralyticsimportYOLOimportcv2importnumpyasnp appFlask(__name__)# 加载模型models{class_CBAM.pt:YOLO(weights/class_CBAM.pt),class_best.pt:YOLO(weights/class_best.pt)}app.route(/api/detect/image,methods[POST])defdetect_image():filerequest.files[image]model_namerequest.form.get(model,class_best.pt)conffloat(request.form.get(conf,0.25))modelmodels[model_name]imgcv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(),np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)resultsmodel(img,confconf)# 解析检测结果detections[]forrinresults:forboxinr.boxes:detections.append({class:model.names[int(box.cls)],confidence:float(box.conf),bbox:box.xyxy.tolist()[0]})returnjsonify({detections:detections})if__name____main__:app.run(host0.0.0.0,port5000)5. YOLOv8/11训练代码课堂行为数据集train.pyfromultralyticsimportYOLO# 加载模型YOLOv8或YOLOv11modelYOLO(yolov8s.pt)# 或 yolov11n.pt# 训练配置model.train(dataclassroom.yaml,epochs100,batch16,imgsz640,device0,conf0.25)classroom.yaml数据集配置path:./classroom_datasettrain:images/trainval:images/valnc:6names:0:举手1:阅读2:写作3:玩手机4:低头5:靠桌子6. MySQL数据库脚本classroom_system.sqlCREATEDATABASEIFNOTEXISTSclassroom_system;USEclassroom_system;CREATETABLEuser(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,usernameVARCHAR(50)UNIQUENOTNULL,passwordVARCHAR(100)NOTNULL,nameVARCHAR(50),roleVARCHAR(20)DEFAULTuser,emailVARCHAR(100),phoneVARCHAR(20),avatarVARCHAR(255));CREATETABLEdetection_record(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idINT,typeVARCHAR(20),-- image/video/cameramodel_nameVARCHAR(100),conf_thresholdFLOAT,total_timeFLOAT,create_timeDATETIMEDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESuser(id));四、部署步骤数据库准备执行sql/classroom_system.sql创建数据库与表。后端部署启动SpringBoot项目配置数据库与Flask服务地址。Flask服务部署安装依赖pip install -r requirements.txt运行python app.py。前端部署进入frontend目录执行npm install npm run dev启动。访问系统浏览器打开http://localhost:8888使用默认账号admin/admin123登录。