基于多模態(tài)感知與深度學(xué)習(xí)框架，通過視頻流實(shí)時(shí)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)捕捉，采用并行計(jì)算架構(gòu)處理高幀率視頻流；骨骼關(guān)鍵點(diǎn)追蹤運(yùn)用人體姿態(tài)估計(jì)模型，通過非接觸式關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡建模精準(zhǔn)還原行為特征；異常行為檢測算法融合時(shí)空注意力機(jī)制與模式匹配技術(shù)，建立自適應(yīng)行為基線庫，結(jié)合上下文語義實(shí)現(xiàn)跌倒、闖入、違規(guī)操作等200+異常模式的智能判別與分級(jí)預(yù)警，形成從數(shù)據(jù)采集、特征提取到?jīng)Q策輸出的全鏈路分析能力，在保障隱私脫敏處理的前提下，滿足工業(yè)、安防、醫(yī)療等多場景下的精準(zhǔn)行為感知需求。
師范生在微格教室說課過程中的行為分析：分析師范生講課視頻中，講課人的體態(tài)變化、肢體動(dòng)作交互、面向課堂與背對(duì)課堂的時(shí)長；背對(duì)課堂，積極課堂行為，不良姿態(tài)時(shí)長和比列、書寫板書、走下講臺(tái)、坐下時(shí)間及比列，各種行為的課程用時(shí)比列
師范生姿態(tài)分析要點(diǎn)： 1.低頭情況 2.背對(duì)學(xué)生時(shí)間 3.板書時(shí)間 4. 僵持不動(dòng)時(shí)間 5.積極課堂行為（姿態(tài)動(dòng)作豐富時(shí)長和比列） 6. 不良姿態(tài)時(shí)長比列 7．走動(dòng)時(shí)長和比列 8.接打電話次數(shù)時(shí)間
課堂行為分析與個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng) 人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測：使用 YOLOv11進(jìn)行人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測，實(shí)時(shí)提取人體關(guān)鍵點(diǎn)（如頭部、肩膀、手臂、腿部）。
體態(tài)分析：基于關(guān)鍵點(diǎn)角度計(jì)算身體是否傾斜、彎曲等異常體態(tài)。判斷是否存在長時(shí)間固定姿勢或快速頻繁移動(dòng)。
肢體動(dòng)作交互：通過時(shí)序模型分析動(dòng)作連續(xù)性。提取講課中手勢特征，如是否指示、抬手等動(dòng)作。
鏡頭互動(dòng)分析：通過關(guān)鍵點(diǎn)判斷身體朝向，結(jié)合面部方向統(tǒng)計(jì)講課人與鏡頭的交互時(shí)長。
