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申请/专利权人：辽宁人人畅享科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于物联网技术的实践教学管理系统，属于智能教学技术领域，具体包括传感器设备部署模块、数据预处理模块、学生动作识别模块、课堂注意力检测模块和实践教学管理模块。本发明采用基于物联网技术和人工智能的实践教学管理系统，提高了实践教学管理系统的自动性、客观性和可靠性；采用结合关系特征融合的双路径卷积模型进行学生动作识别，通过关系特征融合块对交互关系进行建模，提高了动作识别准确性和后续任务精确性；采用结合挤压激励块的移动视觉变压器模型进行课堂注意力检测，通过挤压激励块优化全局特征提取，通过移动视觉变压器模型优化局部特征提取，并增强特征通道间的连接性，整体上优化系统实用性。

主权项：1.一种基于物联网技术的实践教学管理系统，其特征在于：包括传感器设备部署模块、数据预处理模块、学生动作识别模块、课堂注意力检测模块和实践教学管理模块；所述传感器设备部署模块，用于监测课堂状态，通过传感器设备部署进行课堂监测，得到课堂视频数据，并将所述课堂视频数据发送至数据预处理模块；所述数据预处理模块，通过对所述课堂视频数据进行图像提取和图像标记处理，得到课堂标记图像数据，通过对所述课堂标记图像数据进行标签标注，得到行为标签，并将所述课堂标记图像数据发送至学生动作识别模块和课堂注意力检测模块，将所述行为标签发送至学生动作识别模块；所述学生动作识别模块，用于识别学生在课堂上的动作行为，具体为依据课堂标记图像数据和行为标签，通过构建双路径卷积块、基于注意力的关系推理块、关系特征融合块和分类层，得到结合关系特征融合的双路径卷积模型，采用结合关系特征融合的双路径卷积模型，进行学生动作识别，得到动作类别，并将所述动作类别发送至课堂注意力检测模块；所述双路径卷积块包括快速区域卷积网络和三维卷积网络；所述学生动作识别模块，设有双路径卷积块构建单元、基于注意力的关系推理块构建单元、关系特征融合块构建单元和分类层构建单元；基于注意力的关系推理块构建单元，用于捕获人体与场景之间的空间关系，具体包括以下内容：通过注意力机制提取对象上下文特征，用于补充学生特征，具体为通过全连接层将每个学生特征映射为特征向量，并通过两个卷积层将场景特征映射到嵌入空间，用于表示对象上下文特征；计算学生特征向量和嵌入空间之间的相似性，得到激活张量，并通过映射函数对激活张量进行计算，得到注意力权重，计算公式为： 式中，Qc，h，w是激活张量，c是激活张量通道数，h是激活张量高度，w是激活张量宽度，St是学生特征向量，D是嵌入空间，Ph，w是注意力权重，用于表示每个图像区域的重要性，是映射函数；通过softmax函数对注意力权重进行归一化，得到标准注意力权重，用于表示学生与周围对象之间的关系；计算学生上下文关系特征，计算公式为：Fatt＝watt×D+st；式中，Fatt是学生上下文关系特征，watt是标准注意力权重，st是学生特征；所述课堂注意力检测模块，用于检测学生在课堂上的注意力情况，具体为依据所述动作类别和所述课堂标记图像数据，通过结合挤压激励块的移动视觉变压器模型进行课堂注意力检测，得到课堂注意力信息，并将所述课堂注意力信息发送至实践教学管理模块；所述结合挤压激励块的移动视觉变压器模型，具体包括挤压激励块和移动视觉变压器模型；所述课堂注意力检测模块，设有输入卷积层构建单元、挤压激励块构建单元、移动视觉变压器模型构建单元、输出卷积层构建单元、课堂注意力检测模型训练单元和注意力检测单元，挤压激励块构建单元，用于提取全局特征关系数据；移动视觉变压器模型构建单元，用于提取局部注意力特征数据，具体为通过依次构建展开子模块、变压器本体子模块和折叠子模块，构建所述移动视觉变压器模型，得到移动视觉变压特征输出；所述展开子模块，用于将输入图像从低分辨率空间映射到高分辨率空间；所述变压器本体子模块，用于处理图像特征并提取局部特征；所述折叠子模块，用于将经过处理的高分辨率图像进行压缩和重构；所述实践教学管理模块，具体为依据所述课堂注意力信息，进行实践教学管理。

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