校园AI无感考勤系统+学情分析系统简介
AI无感考勤系统内置多模块算法，支持人数算法统计出勤率，人脸识别算法统计出勤/缺勤名单，以及趴桌子、玩手机抓拍等功能精准反馈课堂纪律。
一、出勤率
基于人数模型统计课堂实到人数，拉取教务系统应到人数后计算课堂出勤率，该算法无需人脸库比对，可独立运行。通过统计数据,学校和教师可以及时发现出勤率偏低的课程,及时进行干预和帮助,避免学生出现逃课等问题。在教学过程中,及时统计课堂出勤率还可以帮助教师更好地把握教学进度,调整教学方法,提高授课质量，人数统计误差率小于7%。
二、精细化考勤
通过对接学校教务系统人脸库，拉取所有课程应到学生名单，借助教室内高清摄像机进行图像抓取并进行人脸识别、比对，最终统计出课程实到学生名单和缺勤名单。精细化考勤提供考勤预览和二次点名模块，课程开始后5分钟内可输出第一轮考勤结果，并在课程中不断更新最新考勤结果，如遇到学生一直处于趴桌子状态以及面部遮挡等客观原因导致未识别，教师可针对未识别名单进行二次考勤，提高考勤结果正确率。60人教室正常上课，人脸无感考勤识别率可以超过85%。
三、违纪行为：趴桌子、玩手机抓拍
违规行为识别模块可对课堂中玩手机和趴桌子行为进行全程抓拍，并详细记录每次抓拍到的时间和人数。
四、前排就座率&座位分布
预设的前排座位数自动统计前排就坐人数，并计算前排就座率，同时根据人数总量和座位数计算教室内整体就坐分布：靠前、靠后。
五、抬头率
课堂抬头率趋势图统计学生从课程开始到课程结束整个时间段内学生整体抬头情况，该数据客观反馈课堂抬头率。
六、课堂活跃度
课堂活跃度数据结合相关因素的总结，帮助教师和管理者推动教学质量提高的进程。
七、课堂报表
所有课程在课中会生成考勤数据，课后生成课堂分析报表，系统支持用户管理和权限分配，教师可通过手机号、工号等信息登录AI大数据平台，可在线查看授权的课程信息，支持报表一键导出。
八、AI学情分析数据驾驶舱
AI无感考勤（学情分析系统）数据驾驶舱页面可集中统计校内所有教室的无感考勤数据，包括出勤率排行、违纪行为统计、专注度趋势、校级三率综合统计等。
系统提供完成的API接口，可对接第三方平台进行数据对接，实现统一登录。