GIÁM SÁT LỚP HỌC THÔNG MINH BẰNG NHẬN DIỆN TƯ THẾ

Tóm tắt

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đã có tác động to lớn đến quá trình chuyển đổi số trong giáo dục, bởi nó đã thúc đẩy mạnh mẽ việc tích hợp công nghệ hiện đại vào môi trường học tập. Đặc biệt, việc ứng dụng thị giác máy tính và học sâu đã trở thành giải pháp tiềm năng cho việc giám sát và phân tích hành vi học sinh một cách tự động trong lớp học. Nghiên cứu này giới thiệu hai khung phương pháp mới dựa trên điểm khớp tư thế để nhận diện các hành vi phổ biến của học sinh trong lớp học. Quy trình xử lý thứ nhất sử dụng YOLOv8-Pose, một mô hình thời gian thực tích hợp chặt chẽ nhận dạng đối tượng và ước tính tư thế. Quy trình xử lý thứ hai kết hợp Faster R-CNN với HRNet để tạo ra một hệ thống có độ chính xác cao. Các điểm khớp thu được từ cả hai luồng sau đó được đưa vào mạng nơ-ron tích chập, nơi phân loại hành vi của học sinh một cách chính xác. Các kết quả thử nghiệm toàn diện cho thấy nền tảng dựa trên HRNet đạt được độ chính xác vượt trội, phù hợp với các tình huống yêu cầu độ chính xác cao, trong khi YOLOv8-Pose mang lại lợi thế về tốc độ xử lý và triển khai thời gian thực.