La tecnología de aprendizaje profundo se ha vuelto cada vez más prevalente en el campo de la educación debido al rápido crecimiento de la inteligencia artificial. El comportamiento de enseñanza de los profesores es un componente crucial de las actividades de enseñanza en el aula, y identificar y examinar el comportamiento de enseñanza en el aula de los profesores es una forma importante de evaluar la enseñanza. Sin embargo, el método tradicional de evaluación de la enseñanza implica evaluar escuchando la clase en el lugar o reproduciendo el video de enseñanza después, lo cual es un método manual que consume mucho tiempo e ineficiente. Por lo tanto, este estudio obtuvo datos de comportamiento de enseñanza de un escenario real de aula inteligente y observó y analizó las características del comportamiento del profesor en este escenario. Con el objetivo de abordar los problemas de entornos de aula complejos y la alta similitud entre las clases de comportamiento de enseñanza, se propone un método para mejorar YOLOv7 para el reconocimiento de comportamiento de aula objetivo en escenarios de aula inteligente.