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督学之官 ,网课之伴

  • 移动应用开发竞赛作品——督学之官 ,网课之伴

    作品名称:督学之官 ,网课之伴
    参赛院校:郑州轻工业大学
    指导教师:陈志武
    团队成员:周何彬、吴国伟、赵耀祖、王佳骏
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2022年参赛作品
    作品描述:

    本产品使用了基于计算机视觉原理的检测方法,利用pytorch+yolov5+dlib进行深度学习来实现学生瞌睡监测。此系统部署到树莓派移动端,让使用者更加便捷轻便。基于pytorch+dlib的学生瞌睡不专心行为检测预警系统充分运用人工智能深度学习,一旦学生出现瞌睡或不专心行为,树莓派摄像头会及时检测并且发出警报——语音提示、报警灯警示、警告学生已经进入低效率状态,需要集中精神到课堂上,并同时自动记录相关数据,以便日后查阅、鉴定。其作用就是监视并提醒学生自身的学习状态,对学生给予主动智能的学习保障,减少学生低效率状态。通过推广使用本产品,辅助教师解决了疫情当下学生上网课不专注的问题,促进教学安排顺利完成,提高学生学习效率,有利于国家教育事业顺利进行,减小疫情对各大高校教学任务的影响。


  • 移动应用开发竞赛作品——督学之官 ,网课之伴

    作品名称:督学之官 ,网课之伴
    参赛院校:郑州轻工业大学
    指导教师:陈志武
    团队成员:周何彬、吴国伟、赵耀祖、王佳骏
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本产品使用了基于计算机视觉原理的检测方法,利用pytorch+yolov5+dlib进行深度学习来实现学生瞌睡监测。此系统部署到树莓派移动端,让使用者更加便捷轻便。基于pytorch+dlib的学生瞌睡不专心行为检测预警系统充分运用人工智能深度学习,一旦学生出现瞌睡或不专心行为,树莓派摄像头会及时检测并且发出警报——语音提示、报警灯警示、警告学生已经进入低效率状态,需要集中精神到课堂上,并同时自动记录相关数据,以便日后查阅、鉴定。其作用就是监视并提醒学生自身的学习状态,对学生给予主动智能的学习保障,减少学生低效率状态。通过推广使用本产品,辅助教师解决了疫情当下学生上网课不专注的问题,促进教学安排顺利完成,提高学生学习效率,有利于国家教育事业顺利进行,减小疫情对各大高校教学任务的影响。


  • 移动应用开发竞赛作品——督学之官 ,网课之伴

    作品名称:督学之官 ,网课之伴
    参赛院校:郑州轻工业大学
    指导教师:陈志武
    团队成员:周何彬、吴国伟、赵耀祖、王佳骏
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本产品使用了基于计算机视觉原理的检测方法,利用pytorch+yolov5+dlib进行深度学习来实现学生瞌睡监测。此系统部署到树莓派移动端,让使用者更加便捷轻便。基于pytorch+dlib的学生瞌睡不专心行为检测预警系统充分运用人工智能深度学习,一旦学生出现瞌睡或不专心行为,树莓派摄像头会及时检测并且发出警报——语音提示、报警灯警示、警告学生已经进入低效率状态,需要集中精神到课堂上,并同时自动记录相关数据,以便日后查阅、鉴定。其作用就是监视并提醒学生自身的学习状态,对学生给予主动智能的学习保障,减少学生低效率状态。通过推广使用本产品,辅助教师解决了疫情当下学生上网课不专注的问题,促进教学安排顺利完成,提高学生学习效率,有利于国家教育事业顺利进行,减小疫情对各大高校教学任务的影响。


  • 移动应用开发竞赛作品——督学之官 ,网课之伴

    作品名称:督学之官 ,网课之伴
    参赛院校:郑州轻工业大学
    指导教师:陈志武
    团队成员:周何彬、吴国伟、赵耀祖、王佳骏
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本产品使用了基于计算机视觉原理的检测方法,利用pytorch+yolov5+dlib进行深度学习来实现学生瞌睡监测。此系统部署到树莓派移动端,让使用者更加便捷轻便。基于pytorch+dlib的学生瞌睡不专心行为检测预警系统充分运用人工智能深度学习,一旦学生出现瞌睡或不专心行为,树莓派摄像头会及时检测并且发出警报——语音提示、报警灯警示、警告学生已经进入低效率状态,需要集中精神到课堂上,并同时自动记录相关数据,以便日后查阅、鉴定。其作用就是监视并提醒学生自身的学习状态,对学生给予主动智能的学习保障,减少学生低效率状态。通过推广使用本产品,辅助教师解决了疫情当下学生上网课不专注的问题,促进教学安排顺利完成,提高学生学习效率,有利于国家教育事业顺利进行,减小疫情对各大高校教学任务的影响。


  • 移动应用开发竞赛作品——督学之官 ,网课之伴

    作品名称:督学之官 ,网课之伴
    参赛院校:郑州轻工业大学
    指导教师:陈志武
    团队成员:周何彬、吴国伟、赵耀祖、王佳骏
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本产品使用了基于计算机视觉原理的检测方法,利用pytorch+yolov5+dlib进行深度学习来实现学生瞌睡监测。此系统部署到树莓派移动端,让使用者更加便捷轻便。基于pytorch+dlib的学生瞌睡不专心行为检测预警系统充分运用人工智能深度学习,一旦学生出现瞌睡或不专心行为,树莓派摄像头会及时检测并且发出警报——语音提示、报警灯警示、警告学生已经进入低效率状态,需要集中精神到课堂上,并同时自动记录相关数据,以便日后查阅、鉴定。其作用就是监视并提醒学生自身的学习状态,对学生给予主动智能的学习保障,减少学生低效率状态。通过推广使用本产品,辅助教师解决了疫情当下学生上网课不专注的问题,促进教学安排顺利完成,提高学生学习效率,有利于国家教育事业顺利进行,减小疫情对各大高校教学任务的影响。



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