图像模态：基于AlphaPose与YOLOv7的课堂专注度检测

介绍

本项目基于 B/S 架构，实现了课程评价查阅、知识图谱生成与分析、图谱对比等一系列功能，旨在结合多模态数据处理技术与知识图谱推理，辅助教师优化课堂教学效果。

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功能特点

1. 用户登录：
   • 支持教师账号登录。
   • 使用 JWT（JSON Web Token）认证，保障用户安全。
2. 课程评价查阅：
   • 教师可以浏览平台上的优秀课程及其用户评价，支持课程对比与筛选。
3. 知识图谱管理：
   • 自动生成课程知识图谱，提供多维度分析和改进建议。
4. 多模态数据支持：
   • 支持整合多模态信息，优化课堂教学效果。

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系统架构

本系统采用 前后端分离架构，主要技术栈如下：

前端技术

• Vue 3
  使用现代 JavaScript 框架 Vue 3 构建，采用 Composition API 提高代码可维护性与复用性。

• Element Plus
  基于 Vue 3 的开源 UI 组件库，提供简洁高效的用户界面。

• Vite
  构建工具，支持更快的开发与构建体验。

后端技术

• Flask
  Python 轻量级 Web 框架，适用于构建灵活、可扩展的 Web 应用程序。

• MySQL
  数据库用于存储课程、评价数据和知识图谱结构。

运行环境

• 服务器：Nginx 1.2 及以上
• Python：版本 3.9 及以上
• 数据库：MySQL 5.7 及以上
• 容器化：Docker 18.x 及以上

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系统功能模块

1. 登录模块

• 身份验证： 使用 rest_framework_simplejwt 实现用户身份验证，保障数据安全。
• Token 存储： 登录成功后，将 Token 存储于 Local Storage，用于后续请求授权。

2. 课程评价查阅

教师可以通过前端界面查阅课程评价，支持多维度数据筛选。

• 技术实现：
  • 前端使用 Axios 发送 HTTP 请求，获取课程数据。
  • 后端基于 Flask，验证权限并从 MySQL 数据库获取相关数据。
  • 返回结果以 JSON 格式响应，动态渲染页面。

3. 知识图谱生成与分析

• 提供课程知识图谱的生成、分析和对比功能，帮助教师优化课程结构和教学策略。

软件架构

软件架构说明图