电子信息技术

本发明公开了一种基于深度学习的学生视点估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1）视频帧获取；2）人脸检测；3）hopenet头部姿态估计；4）学生视点估计。这种方法利用监控摄像头拍摄的视频数据，对学生的视点位置进行估计，能提高实际应用的鲁棒性，对复杂教室环境下的学生视点估计有较高的准确率，采用估计学生的视点位置，进一步分析学生的注意力，从而对课堂学生听课质量进行统计分析，为实现智慧课堂管理提供技术支持。

技术亮点

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于深度学习的学生视点估计方法。这种方法利用监控摄像头拍摄的视频数据，对学生的视点位置进行估计，能提高实际应用的鲁棒性，对复杂教室环境下的学生视点估计有较高的准确率，采用估计学生的视点位置，进一步分析学生的注意力，从而对课堂学生听课质量进行统计分析，为实现智慧课堂管理提供技术支持。

基于深度学习的学生视点估计方法，是一种利用监控摄像头拍摄的视频数据，对学生的视点位置进行估计的技术。这种技术能提高学生课堂学习的专注度，并为教师提供实时的反馈，从而改善教学效果。目前，深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著的成果，包括人脸识别、目标检测、图像分割等。因此，基于深度学习的学生视点估计方法具有广泛的应用前景，可以应用于课堂监控、在线教育、人机交互等领域。

本技术方案针对传统几何方法中估计学生视点位置不具备鲁棒性的问题，选用深度神经网络对人脸的检测和头部姿态的估计，提高了人脸检测和头部姿态估计的准确性，通过搭建浅层神经网络对学生视点的估计，提高了在复杂教室环境下应用的鲁棒性。

这种方法利用监控摄像头拍摄的视频数据，对学生的视点位置进行估计，能提高实际应用的鲁棒性，对复杂教室环境下的学生视点估计有较高的准确率，采用估计学生的视点位置，进一步分析学生的注意力，从而对课堂学生听课质量进行统计分析，为实现智慧课堂管理提供技术支持。