摘要
本发明涉及教学监控识别领域，具体公开了基于机器视觉与深度学习的实训监测系统，包括：数据采集模块，包含图像采集单元、声音采集单元及多类型传感器单元，用于同步获取实训场景的图像数据、声音数据及环境参数数据；数据处理模块，用于对所述数据采集模块获取的多模态数据进行预处理，通过特征对齐与时空关联算法实现多模态数据融合，生成结构化实训数据；深度学习分析模块，采用改进的卷积神经网络模型，用于对融合后的结构化实训数据进行实时分析，识别实训场景中的人员动作、设备状态及环境变化；采用本发明的技术方案能够突破单一传感器的维度限制与传统图像处理的环境鲁棒性缺陷，实现实训安全风险的精准预判与学习效果的客观评价。
