| 毕业设计：基于深度学习的网课学生坐姿检测系统 | 您所在的位置：网站首页 › 准确的坐姿图片 › 毕业设计：基于深度学习的网课学生坐姿检测系统 |
毕业设计：基于深度学习的网课学生坐姿检测系统
|
目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、算法理论基础 1.1 基于朴素贝叶斯分类器 1.2 基于 SVM 分类器 二、 数据集 2.1 数据集 2.2 数据扩充 三、实验及结果分析 3.1 实验环境搭建 3.2 模型训练 最后 前言📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 选题指导: 最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总 大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是 🎯基于深度学习的网课学生坐姿检测系统 课题背景和意义在远程教育的普及下，网课已经成为许多学生学习的主要方式。然而，长时间坐在电脑前可能导致不良坐姿，这不仅影响学生的舒适度，还可能对学生的健康产生长期影响。因此，开发一种基于深度学习的网课学生坐姿检测系统具有重要的实际意义。该系统可以实时监测学生的坐姿，并提供反馈，从而帮助学生改善坐姿，提高学习效果和健康水平。 实现技术思路 一、算法理论基础 1.1 基于朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种简单而强大的分类算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设。它通过计算类别的先验概率和特征在各个类别下的条件概率来进行训练，并利用贝叶斯定理计算给定特征条件下每个类别的后验概率进行预测。朴素贝叶斯分类器适用于大规模特征空间和高维数据，具有计算效率高、对噪声和缺失数据鲁棒性强等优点。然而，它对特征相关性敏感，可能出现误分类率较高的问题，并需要进行平滑处理。总的来说，朴素贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件过滤等领域表现出色，是一种简单而有效的分类算法。
支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习方法，通过寻求结构化最小风险来提高其泛化能力。SVM在训练样本数据较少的情况下也能获得理想的分类结果。由于特征样本空间的维度差异，SVM的最优分类界面可以以点、线、面甚至超平面的形式存在，分别对应一维、二维、三维甚至高维空间。然而，在实际应用中，许多特征数据呈现出非线性的特点。因此，可以通过映射将特征数据映射到高维空间，以实现线性分类的目的。
基于SVM分类器的算法原理是寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来。该超平面被选择为使得两个类别之间的间隔最大化的最优分界面。这个分界面由支持向量确定，它们是离超平面最近的训练样本点。SVM通过核技巧来处理非线性问题，将低维输入数据映射到高维特征空间，并在该空间中寻找最优的超平面进行分类。核函数可以有效地计算高维空间中的内积，避免了直接进行高维计算的复杂性。通过最大化间隔和引入核函数，SVM能够处理非线性分类问题，并具有良好的泛化能力。
惩罚因子C是支持向量机（SVM）算法中的一个重要参数，它对分类面的影响是通过控制错误分类样本的惩罚程度来实现的。较大的惩罚因子C会导致更严格的错误惩罚，使得SVM倾向于选择更复杂的分类面，以尽可能减少训练误差。较小的惩罚因子C会减少对错误分类样本的惩罚，使得SVM更加容忍训练误差。这可能导致选择更简单的分类面，对噪声和异常值更不敏感。较小的C值会使得分类器更加平滑，对噪声和异常值的影响较小，但在训练集上的精度可能会降低。
由于网络上缺乏适用于学生坐姿目标检测的数据集，我决定亲自进入学校环境，拍摄并制作一个全新的数据集。这个数据集将包含各种学生在不同学习场景下的坐姿照片，如课堂听讲、图书馆自习、电脑前学习等，重点关注他们的坐姿姿势、脊椎挺直情况以及是否有不良习惯如弯腰驼背等。通过在学校环境的实地拍摄，我能够捕捉到真实的学生坐姿场景和多样化的学习环境，这将为我的研究提供更贴近实际、更具代表性的数据。
在训练深度学习模型时，数据增强是一种常用的技术，用于增加训练数据的多样性和数量，从而提高模型的泛化能力。对于网课学生坐姿检测任务来说，数据增强尤为重要，因为学生的坐姿、动作和表情等因素都会影响模型的识别效果。在我的研究中，我采用了多种数据增强方法来增加数据集的多样性和复杂性。例如，我对学生的视频帧进行了旋转、平移、缩放等操作，以模拟不同角度和位置的拍摄情况；通过调整亮度和对比度，我模拟了不同光线条件下的拍摄效果；此外，我还添加了噪声和模糊等效果来模拟实际拍摄中的干扰因素。这些扩充方法不仅提高了模型的泛化能力，还有助于减少过拟合现象的发生。通过合理的数据增强，我成功地提高了网课学生坐姿检测系统的准确性和鲁棒性。
实验环境使用Windows操作系统，并利用Python作为主要的编程语言进行算法和模型的实现。使用PyTorch作为深度学习框架，构建和训练神经网络模型。借助Pandas等库，完成数据的加载、处理和转换。这样的实验环境提供了一个方便和高效的平台，用于开发和测试算法系统。 3.2 模型训练评价指标是用来度量和评估模型、算法或系统性能的指标或指数。常见的评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、平均绝对误差和均值平均百分比误差。这些指标用于衡量分类模型的精确性、识别能力和综合性能，以及回归模型的预测准确度和误差程度。根据具体问题和需求选择合适的评价指标，可以帮助我们评估和比较不同方法的优劣，从而做出更好的决策。 相关代码示例： # 定义训练和评估函数 def train_model(model, train_data, train_labels, optimizer, epochs): for epoch in range(epochs): model.train() for batch in torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4): images, labels = batch optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() def evaluate_model(model, test_data, test_labels): model.eval() correct_predictions = 0 total_predictions = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4): outputs = model(images) _, predicted_labels = torch.max(outputs, 1) correct_predictions += (predicted_labels == test_labels).sum().item() total_predictions += len(labels) accuracy = correct_predictions / total_predictions return accuracy # 训练和评估模型 model = SeatedPostureDetectionModel() optimizer = torch.optim.Adadelta(model.parameters(), lr=0.001) train_accuracy = [] test_accuracy = [] for epoch in range(10): train_accuracy.append(evaluate_model(model, train_data, train_labels)) train_model(model, train_data, train_labels, optimizer, epochs=1) test_accuracy.append(evaluate_model(model, test_data, test_labels))海浪学长项目示例：
我是海浪学长,创作不易,欢迎点赞、关注、收藏。 毕设帮助，疑难解答，欢迎打扰！ |
【本文地址】