1.一种基于大数据的学生行为分析装置，其特征在于，包括：眼皮张度检测装置，用于检测学生的眼皮张度是否异常；

眨眼频率检测装置，用于检测学生的眨眼频率是否异常；

点头速度检测装置，用于检测学生的点头速度是否异常；

其中，所述眼皮张度检测装置、眨眼频率检测装置、点头速度检测装置处于关闭状态；

当所述学生行为分析装置启动时，所述眼皮张度检测装置启动；

若所述眼皮张度检测装置检测到学生的眼皮张度异常，则所述眨眼频率检测装置启动，且所述学生行为分析装置判断学生行为是嫌疑瞌睡状态；

若所述眨眼频率检测装置检测到学生的眨眼频率异常，则所述点头速度检测装置启动，且所述学生行为分析装置判断学生行为是重度嫌疑瞌睡状态；

若所述点头速度检测装置检测到学生的点头速度异常，则所述学生行为分析装置判断学生行为是瞌睡状态；

所述眼皮张度检测装置中，

每隔一段固定时间周期采集学生的面部图像；

根据所述面部图像获取学生的眼皮张度；

将所述眼皮张度与预设的标准眼皮张度进行匹配比较，若二者不匹配，则判断此时眼皮张度异常，否则，眼皮张度正常；

所述固定时间周期为学生正常状态下睁眼与眨眼周期的整数倍；

所述睁眼与眨眼周期通过学生的历史数据中筛选得出；

所述眨眼频率检测装置中，

采集预设时间段内学生的面部视频；

根据所述面部视频获取学生的眨眼频率；

将所述眨眼频率与预设的标准眨眼频率进行匹配比较，若二者不匹配，则判断此时眨眼频率异常，否则，眨眼频率正常还包括重心偏移检测装置，用于检测学生上半身的重心偏移是否异常；

若所述重心偏移检测装置检测到学生上半身的重心偏移异常，则所述学生行为分析装置判断学生行为是睡觉状态；

重心偏移检测装置也设计为周期性启动。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的学生行为分析装置，其特征在于，所述点头速度检测装置中，

持续采集学生的身体轮廓视频；

根据所述身体轮廓视频获取学生的点头速度；

将所述点头速度与预设的标准点头速度进行匹配比较，若二者不匹配，则判断此时点头速度异常，否则，点头速度正常。

3.一种基于大数据的学生行为分析系统，其特征在于，包括如权利要求1或2所述的一种基于大数据的学生行为分析装置，还包括云端服务器，所述学生行为分析装置与所述云端服务器进行数据交互。

4.一种基于大数据的学生行为分析方法，其特征在于，采用如权利要求1或2所述的一种基于大数据的学生行为分析装置进行基于大数据的学生行为分析。