1. 毕业设计（论文）的内容和要求
传统的课堂教学质量评估大都基于人工，准确率不高，且人工观察的目标也有限。该设计以NVDIA Jetson Nano深度学习平台为控制与算力中心，通过摄像头采集上课视频数据，将一帧视频的图像信息输入卷积神经网络进行运算，得到学生签到率与听课状态的相关检测结果，并将结果传送到上位机进行分析与显示，最终达到实时监测的效果。该团队毕业设计主要包含以下三个子课题：学生的人脸检测与识别、学生的姿态与表情分析、学生课堂学习评估系统设计与实现。本设计主要实现学生的姿态与表情分析。
通过学生的姿态与表情可以较准确地分析学生的听课状态。其中，通过对学生的姿态进行估计，可以计算出全体学生上课时的抬头率以及做出其他行为的概率等指标；通过对学生的表情进行估计，可以大致分析出该学生课堂学习的专注度。通过对这些指标进行综合分析，可以对学生课堂学习状态进行评估。
要求学生提出具体的解决方案，进行系统硬件设计、软件设计，最终通过实物制作和调试实现系统。
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2. 参考文献
[1]王新晴,李玉阳,华夏,俞垚魏.基于Jetson TX1的应急救援车辆远程可视化监测系统[J].电子技术与软件工程,2019(19):22-26.
[2]葛雯,张雯婷,孙旭泽.基于Jetson TX1的目标检测系统[J].沈阳工业大学学报,2019,41(05):539-543.
[3]张永合.Jetson TX2平台的最小应用系统硬件设计[J].单片机与嵌入式系统应用,2019,19(10):52-54.
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