提供實時課堂指標，例如班級專注度，參與度，幸福指數和出勤率，而不會中斷班級。

目標操作系統：  Ubuntu * 16.04 LTS
完成時間： 30分鐘使用
軟件：
?Toolkit發行

使用的型號：

您將學到什么

了解如何構建多個計算機視覺推理神經網絡，這些神經網絡可以毫不干擾地收集課堂上學生行為和活動的數據。 

深入了解以下解決方案：

物聯網的計算機視覺應用

推斷分析視頻數據

物聯網視覺解決方案市場

學習構建和運行具有以下功能的應用程序：

· through通過頭姿勢估計推斷模型檢測教室中學生的注意力

· ?捕獲實時課堂活動并通過動作檢測和面部重新識別來確定出勤

· in在數據豐富的儀表板中可視化輸出

這個怎么運作

智能教室解決方案演示了如何結合多個神經網絡來檢測實時教室指標。

· 該應用程序使學生在全班學習時保持專注。為了計算該指標，應用程序使用head-pose-estimation-adas-0001來獲取每個學生的頭部姿勢值并計算平均值。

· 要獲取實時的課堂參與度（例如，學生站立或舉手的情況），它使用person-detection-action-recognition-0005。

· 為了檢測學生的平均情緒并實時計算教室的整體情緒，它使用了預先訓練的情緒模型-recognition -retail-0003。

· 要計算總的上課人數，它使用預先訓練的模型face- reidentification -retail-0095來檢測單個面孔。

你需要什么

硬體需求

開發套件

?酷睿?處理器）

?至強?處理器）

?視覺加速器設計

可選的

USB攝像頭

軟件需求

Ubuntu 16.04 LTS（已預安裝在硬件上）

OpenCL?運行時軟件包

使用型號