智慧校园之学生课堂行为 yolo+deepseek的课堂专注度分析系统 校园专注度分析与建议生成系统

🎓 基于YOLOv13的学生课堂行为智能检测系统

Smart-Classroom-Analyzer 是一款基于 YOLOv13 深度学习框架开发的智能课堂行为分析系统。本项目旨在通过计算机视觉技术，实时、精准地识别学生在课堂上的多种行为，为教育质量评估和教学管理提供数据支持。

✨ 核心功能亮点

• 多模态检测：支持图片、视频、实时摄像头三种检测方式，满足不同场景需求。
• 批量处理：支持批量上传与检测，大幅提升处理效率。
• 多行为识别：精准识别多种课堂行为，包括：
  • ✍️ 写字
  • 👂 听讲
  • 📖 看书
  • 🔄 转头
  • 🧍 站立
  • 🗣️ 小组讨论
    - AI深度分析：无缝集成 DeepSeek、Qwen 等大语言模型，对检测数据进行深度挖掘与智能分析。
• 数据导出：检测结果支持一键导出为 PDF 报告，便于存档与分享。
  - 用户管理：支持多用户登录与权限管理，保障数据安全。
• 个性化界面：界面简洁美观，支持主题颜色、布局和组件大小的个性化定制。
  
  ⚙️ 技术架构
  本系统采用前后端分离架构，结合深度学习与传统后端开发技术，构建高性能应用。
  模块 技术栈
  前端 Vue3、Element-Plus、TypeScript
  后端 SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask
  深度学习 YOLOv13、Pytorch
  数据库 MySQL
  视频处理 FFmpeg
  
  🚀 快速开始

1. 下载项目仓库。
2. 根据 教程文档，requirements.txt 安装依赖环境。
3. 启动后端服务与前端服务。
4. 访问系统界面，选择检测方式（图片/视频/摄像头）进行行为检测。