学生上课状态分析模块：根据人动作的变化，分析学生是否专注、打瞌睡、分心等上课状态。 数据记录与存储模块：记录学生的上课状态数据，并进行存储，以便后续分析。 实时监控与可视化模块：提供实时视频流监控，并将分析结果以图形化界面展示给使用者。 责的任务、技术栈与成果： 任务：我负责的主要任务可能包括系统设计、模型训练与优化、系统集成和测试等。 技术栈：使用了Python编程语言，基于PyTorch框架进行模型的训练与部署，使用YOLOv5作为目标检测模型，并可能涉及到TensorFlow或Keras等工具进行模型的构建和训练。

学生上课状态分析模块：根据人动作的变化，分析学生是否专注、打瞌睡、分心等上课状态。 数据记录与存储模块：记录学生的上课状态数据，并进行存储，以便后续分析。 实时监控与可视化模块：提供实时视频流监控，并将分析结果以图形化界面展示给使用者。 责的任务、技术栈与成果： 任务：我负责的主要任务可能包括系统设计、模型训练与优化、系统集成和测试等。 技术栈：使用了Python编程语言，基于PyTorch框架进行模型的训练与部署，使用YOLOv5作为目标检测模型，并可能涉及到TensorFlow或Keras等工具进行模型的构建和训练。

人脸检测模块：用于检测图像或视频流中的人脸，为后续的关键点检测提供定位。 人脸关键点检测模块：在检测到的人脸区域内，定位出面部关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的位置。 数据记录与存储模块：记录学生的上课状态数据，并进行存储，以便后续分析。 实时监控与可视化模块：提供实时视频流监控，并将分析结果以图形化界面展示给使用者。 任务：我负责的主要任务可能包括系统设计、模型训练与优化、系统集成和测试等。 技术栈：使用了Python编程语言，基于PyTorch框架进行模型的训练与部署，使用YOLOv4作为目标检测模型，并可能涉及到TensorFlow或Keras等工具进行模型的构建和训练。 难点在于数据采集与标注：可能面临数据不足或质量不高的问题。解决方法是收集更多高质量的数据，或使用数据增强技术来扩充数据集。 模型精度与实时性：需要在模型精度和实时性之间找到平衡。通过模型压缩、量化或使用更高效的算法来解决。