Volume 2,Issue 7
一种基于增强分块数据集与推理方法的教室学生行为目标检测
算法
面向“大视场- 小目标”课堂场景，毫秒级感知“端坐- 起立- 举手”等细粒度动作需同时解决漏检高、定位飘、延迟大三重难题。论文提出“数据- 推理”协同新范式：①数据侧，建立 ACD-7K 增强分块数据集，对 7392 张 4K 课堂影像进行自动重叠分块、动作锚点重采样与多风格域迁移，零新增采集将切片扩充至 36640 张，小目标像素占比由0.78% 提升至 4.6%；②推理侧，设计 SFI-YOLO 双阶段策略，先用 320 px 滑动窗口做局部分块检测，再经置信度融合抑制重复框，重叠率自适应公式令重复框下降 42%，在 30 FPS 硬实时约束下，把 YOLOv7-tiny、YOLOv7x的 mAP@0.5 分别拉高 11.4 与 9.7 个百分点；③系统侧，给出 TensorRT-INT8 轻量化链路，权值仅 27.6 MB，单卡 GTX-1650 可并发 4 路 4K/25 FPS 或 9 路 1080p/30 FPS，端到端延迟＜ 30 ms。在自建 Classroom-TinyV2基准上，三类行为平均 AP 达 74.8%，较主流框架提升 18.3%。
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