[实用新型]基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置

说明书

本实用新型公开了基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置，包括主机、壳体、密封板、第一开关、静电发生棒、遮挡机构、进气机构、排气机构、第二开关、顶销，该基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置，可将主机内的灰尘进行吸附，以此有效的提高了主机内部的清洁性，由此可知，通过使用本申请中的装置，不仅确保了主机的使用寿命，还确保了主机在使用过程中运行的稳定性，对主机起到保护作用。

技术领域

本实用新型涉及行为识别领域，尤其涉及基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置。

背景技术

行为识别技术是计算机从包含人的视频或图像序列中对人的行为进行理解和分类的技术，在当前日益发展的信息化教学环境中,课堂教学视频录像作为记录课堂教学过程的载体,己经成为课堂教学研宄的热门研宄对象,因为它能全面完整地记录真实的教学活动。而通过对课堂教学过程进行观察发现,分析工作的主要环节是对学生行为的识别,而行为识别正是深度学习的主要应用领域之一。

常用的经典分析系统主要有S-T教学分析法、弗兰德斯互动分析方法(FIAS)、国际数学与科学趋势研究方法(TIMSS)、基于信息技术的互动分析系统(ITIAS)等。但是通过对目前各种分析系统的分析过程进行进一步了解即可发现,大部分研究过程都存在的共同的不足和问题是:标记操作逻辑复杂、容易产生误操作，手工标注效率较低。由公开号“CN110941976A”中的专利已解决上述问题，但公开号中的专利需要通过对计算机的配合使用，才能进行基于卷积神经网络的课堂行为识别的操作处理，众所周知，计算机的主机在使用过程中，内部会吸附大量的灰尘，灰尘过多会引发主机的频繁“死机”，不仅降低了主机的使用寿命，还影响了主机的正常运行，鉴于以上缺陷，实有必要设计基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题在于：提供基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置，来解决背景技术提出的问题。

为解决上述技术问题，本实用新型的技术方案是：基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置，包括主机，还包括壳体、密封板、第一开关、静电发生棒、遮挡机构、进气机构、排气机构、第二开关、顶销，所述的主机外部右侧固设有壳体，所述的壳体内部右侧铰接有密封板，所述的密封板上端与壳体锁扣连接，所述的密封板外壁中端固设有第一开关，所述的密封板内侧固设有静电发生棒，所述的壳体内部左侧固设有遮挡机构，所述的壳体顶部固设有进气机构，所述的进气机构外部固设有排气机构，所述的遮挡机构内部固设有第二开关，所述的遮挡机构内部固设有顶销。

进一步，所述的遮挡机构由安装板、让位孔、弹簧、橡胶板以及排气孔组成。

进一步，所述的壳体内部左侧固设有安装板，所述的安装板内部一体设有若干件数量的让位孔。

进一步，所述的安装板内部下端左右两侧固设有弹簧。

进一步，所述的弹簧顶部固设有橡胶板，所述的橡胶板与安装板滑动连接。

进一步，所述的橡胶板内部一体设有若干件数量的排气孔。

进一步，所述的进气机构由充气泵以及连接管组成，所述的壳体顶部固设有充气泵。

进一步，所述的充气泵顶部固设有连接管，所述的连接管一端依次固定贯穿于壳体以及安装板。

进一步，所述的排气机构由安装管以及电磁阀组成。

进一步，所述的连接管外部固定贯穿有安装管，所述的安装管外部固设有电磁阀。

与现有技术相比，该基于卷积神经网络的课堂行为识别算法的装置，可将主机内的灰尘进行吸附，以此有效的提高了主机内部的清洁性，由此可知，通过使用本申请中的装置，不仅确保了主机的使用寿命，还确保了主机在使用过程中运行的稳定性，对主机起到保护作用。

附图说明