1.一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于，包括：视频部署模块、情绪行为识别模块、综合多维模块和群体行为分析模块；

视频部署模块安装并配置摄像头于学习空间，实时捕捉每位学生的视频流，控制摄像头聚焦于学生的对应位置，确保视频清晰地记录下每个学生的面部表情和上半身动作，将捕捉的视频流发送至情绪行为识别模块；

情绪行为识别模块使用视频捕捉和多层次机器学习技术对学生在在线教学中的面部表情和身体动作进行分析，通过识别学生的情绪状态和行为模式，理解及度量参与度和活跃度情况，将参与度和活跃度的计算结果值发送至综合多维模块；

综合多维模块对学生的活跃度和参与度进行量化，并计算每个单位时间内的教学精彩情况，将每个单位时间内的教学精彩情况的度量值发送至群体行为分析模块；

群体行为分析模块通过应用聚类算法于学生的精彩情况的时间序列，分析并识别教学视频中各个时间段的学生群体表现，通过密度估计与对应阈值的比较确定教学的高峰与低谷时段，分析教学是否需要调整，给出警报提示。

2.根据权利要求1所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：视频部署模块的运行过程包括以下内容：依据每个学生自主提供的监督用摄像头，对采集到的每一帧图像进行预处理；

使用边缘检测算法识别图像中的边缘；

应用人脸识别技术来定位图像中的人脸；

利用训练好的上半身检测模型来识别图像中的上半身部分；

分析检测到的人脸和上半身的位置和大小，判断是否在预定义的摄像头捕捉区域内完整显示；

如果发现学生的面部或上半身未被完全捕捉，将发出自动提醒信号，需要调整摄像头或学生的位置。

3.根据权利要求2所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：情绪行为识别模块的运行过程包括以下内容：从每个学生的摄像头捕获视频流；

首先使用Haar级联分类器来检测视频中的人脸；

利用预训练的卷积神经网络，提取面部的关键特征；

将提取的面部特征输入到分类模型中，识别不同的情绪状态；

使用姿态估计工具，从视频数据中提取身体关键点的位置和运动信息；

通过特征串联，将面部和身体的特征合并成一个单一的特征向量，具体内容如下：设面部特征向量为

设身体特征向量为

对于面部和身体的每个特征组合

构建一个

将矩阵的每一行或列首尾相连，则矩阵展开为一个向量，向量的长度是对于每个学生，都有一系列时间点的特征向量，即每个时间点的特征向量，将其标记为为了捕捉特征的变化趋势，计算每个时间点的特征向量在每个时间点的一阶差分通过计算向量的欧几里得范数得到每个时间步的向量模长：在每个时间步的向量模长的时间序列中检测峰值，代表特征变化的显著时刻。

4.根据权利要求3所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：活跃度指数的获取过程为：

根据峰值的数量、幅度和频率来计算活跃度指数其中：

5.根据权利要求4所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：参与度指数的获取过程为：

分析学生在一段时间内参与度的一致性，通过计算每个时间步的向量模长的标准差来计算：其中：

6.根据权利要求5所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：综合多维模块的运行包括以下内容：

将活跃度指数和参与度指数经过归一化和加权求和后得到精彩系数，用于综合评估单位时间内的教学视频精彩程度。

7.根据权利要求6所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：群体行为分析模块的运行过程包括以下内容：应用K-means聚类算法于全班学生的精彩系数时间序列，识别出各个时间段内学生精彩系数的群体表现；

首先，收集全班学生在每个时间点的精彩系数；

将精彩系数按时间序列组织，形成一个二维数据矩阵，其中每一行代表一个学生，每一列对应一个时间点的精彩系数；

使用选定的k值，应用K-means聚类算法到标准化后的数据集；

得到每个时间点精彩系数聚类结果，每个聚类代表一种群体表现模式；

使用核密度估计对每个聚类进行密度估计。

8.根据权利要求7所述的一种网络教学用摄像头及报警系统，其特征在于：对于每个聚类，计算其密度估计值与精彩阈值的比率，反映出每个时间段内教学活动相对于期望标准的表现：其中，

将所有时间段（即所有聚类）的相对密度得分结合起来，使用以下公式计算整体教学质量指数：其中，

如果整体教学指数接近或大于 1，则表明整体教学效果相对于设定的精彩阈值是积极的，教学方法在大多数时间段内能有效激发学生的兴趣和参与；

如果整体教学指数小于 1，这表明教学效果普遍低于期望水平，需要调整或改进，发出警报提示。