基于PaddlePaddle和EasyDL平台的智慧课堂实时监测系统

冷不防 2024-04-06 12:15 8阅读 0赞

基于PaddlePaddle的智慧课堂实时监测系统  
目录  
1项目简介 1  
2硬件环境 1  
3软件环境 2  
4模型详解 3  
4.1EasyDL 平台模型 3  
4.2YOLOv3 目标检测 4  
4.3训练 5  
4.4RestNet 图像分类 6  
4.5数据集 6  
5使用说明 11  
6总监控界面 13  
6.1实时监控界面 15  
6.2课程回看列表 16  
6.3课程回看 17

1项目简介  
本项目基于 PaddlePaddle 和 EasyDL 平台，以教务处和学工为一级用户，高校教师为二级用户，针对提升整体课堂教学质量为目的开发的一款实时课堂监测系统。  
本项目主要监测课堂的出勤人数、学生的上课状态、教师的语速、情感，以及语言的用词方面。项目中语音的模型均采用 EasyDL 平台进行训练，调用在线 API 进行预测分析。而图像模型由于在线 API 无法达到实时性的要求，采用本地训练 Paddle 模型库中的模型并使用。  
2硬件环境  
CPU：Intel 酷睿 I7-7700 四核 8 线程  
内存：三星 DDR4 16G  
GPU：NVIDIA GTX1070 8G  
3软件环境  
OS： Windows 10  
IDE：PyCharm 2019.2.4  
FFmpeg（需要加入环境变量）  
Python 3.7  
CUDA10 CUDNN7.3  
Python 依赖  
baidu\_aip2.2.18.0  
jieba0.39  
opencv\_python4.1.1.26  
requests2.22.0  
PyMySQL0.9.3  
paddlepaddle\_gpu1.6.0.post107  
numpy1.16.5  
Pillow6.2.0  
PyQt5==5.10.1  
4模型详解  
4.1EasyDL 平台模型  
EasyDL 平台的快速训练和快速上线是目前人工智能开发进程中的一大亮点，能够作为项目中的一个在线 API 进行快速调用。但是在线调用非常受网速限制，对于图片这种体积较大的文件则更加耗时，在实时性方面有待提高。但是本地部署需要企业帐号，对于一部分开发者来说无法实现。如果能将模型下载到本地进行类似 SDK 的方式调用，将会更好。

import os
    import sys
    
    import pymysql
    from PyQt5.QtWidgets import QApplication
    
    from model.Classification.classification import Classification
    from model.Detection.detection import Detection
    from view.LogView import View_Log
    from view.MainView import View_Main
    
    # 教室人数检测
    Detection().get_instance()
    # 人物状态分类
    Classification().get_instance()
    
    
    def log2main(log, main):
        username = log.lineEdit_username.text()
        password = log.lineEdit_password.text()
        conn = pymysql.connect(host='rm-bp16979l63az3x58ato.mysql.rds.aliyuncs.com',
                               port=3306,
                               user='paddle',
                               password='Paddle2019',
                               db='edu_watching')
        cursor = conn.cursor()
        sql = 'select * from user where username = %s'
        cursor.execute(sql, [username])
        one = cursor.fetchone()
        if one is None or one[1] != password:
            return
    
        main.show()
        log.close()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        os.environ['FLAGS_eager_delete_tensor_gb'] = str(0)
        app = QApplication(sys.argv)
        view_log = View_Log()
        # 效果展示需要，直接进入实时监控页面
        # view_log.show()
        view_main = View_Main()
        # view_log.pushButton_login.clicked.connect(lambda: log2main(view_log, view_main))
        view_main.show()
        sys.exit(app.exec_())

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