基于深度学习的校园安全：学生行为识别与压力监测

本篇硕士学位论文深入探讨了"基于深度学习的校园环境下学生状态及异常行为识别方法研究"。随着教育的发展和人口增加，校园安全管理的需求日益突出。传统的人员管控方式已无法满足高效、精确的要求，智能视频监控系统应运而生，利用深度学习技术提升校园安全。 首先，针对硬件资源有限和人流量大的挑战，研究者提出了一个轻量级的多人脸识别算法ABASNet，它具有低硬件需求、快速训练和高精度的特点。通过H-softmax的引入，该算法在硬件条件受限的情况下仍能保证快速且准确的身份识别。论文还评估了算法在公开数据集上的实时性和平均精度，以及在不同环境下的适应性，包括课堂环境和暗光条件下的表现，以及在嵌入式设备中的轻量化应用。 对于解决非正面朝向摄像头的识别难题，研究者创新性地开发了Multi-angleID多角度身份识别算法，融合了onestage目标检测、DeepSort和ABASNet，通过结构优化实现了卷积层与BN层的合并。实验结果证明了这一方法的有效性，能够在复杂场景中实现多角度的学生身份识别。 针对学生的学习压力，论文关注课堂内的学生状态识别和心理压力分析，采用了MECNhead方法，结合Multi-angleID来监测学生的课堂行为，并通过数据分析评估学生的心理压力水平。这有助于早期识别可能存在的心理问题，以便及时干预。 最后，针对传统监控平台对异常行为预警反应慢的问题，研究者采用Bisenet算法识别危险区域，并引入FL-R（具体未详）技术来提高危险状态和危险行为的识别速度。这种综合策略旨在构建一个全面且实时的校园安全监控系统，降低风险并保障学生的安全。 这篇论文不仅提供了深度学习在校园安全领域的实际应用案例，还为相关领域的学生、教师和工程师提供了宝贵的研究思路和技术支持。对于那些正在从事或计划开展类似课题的人来说，这是一个值得深入研读和学习的参考资料。