关于行为识别
行为识别是指利用人工智能技术，特别是计算机视觉和机器学习，自动识别和理解人类行为。通过摄像头或其他传感器收集人类的行为数据，然后利用计算机视觉和机器学习算法对这些数据进行分析，以识别特定的动作、姿态或表情，如讲课过程中的体态变化、教学不良姿态、肢体语言应用技能、面向课堂与背对课堂的时长等指标，提供量化分析结果。
基于多模态感知与深度学习框架，通过视频流实时分析技术实现毫秒级动态捕捉，采用并行计算架构处理高帧率视频流；骨骼关键点追踪运用人体姿态估计模型，通过非接触式关节运动轨迹建模精准还原行为特征；异常行为检测算法融合时空注意力机制与模式匹配技术，建立自适应行为基线库，结合上下文语义实现跌倒、闯入、违规操作等200+异常模式的智能判别与分级预警，形成从数据采集、特征提取到决策输出的全链路分析能力，在保障隐私脱敏处理的前提下，满足工业、安防、医疗等多场景下的精准行为感知需求。
师范生在微格教室说课过程中的行为分析：分析师范生讲课视频中，讲课人的体态变化、肢体动作交互、面向课堂与背对课堂的时长；背对课堂，积极课堂行为，不良姿态时长和比列、书写板书、走下讲台、坐下时间及比列，各种行为的课程用时比列
师范生姿态分析要点： 1.低头情况 2.背对学生时间 3.板书时间 4. 僵持不动时间 5.积极课堂行为（姿态动作丰富时长和比列） 6. 不良姿态时长比列 7．走动时长和比列 8.接打电话次数时间
课堂行为分析与个性化学习系统 人体关键点检测：使用 YOLOv11进行人体关键点检测，实时提取人体关键点（如头部、肩膀、手臂、腿部）。
体态分析：基于关键点角度计算身体是否倾斜、弯曲等异常体态。判断是否存在长时间固定姿势或快速频繁移动。
肢体动作交互：通过时序模型分析动作连续性。提取讲课中手势特征，如是否指示、抬手等动作。
镜头互动分析：通过关键点判断身体朝向，结合面部方向统计讲课人与镜头的交互时长。
